自動アノテーションを導入したG-Evalによる英文要約課題評価
Published in 言語処理学会第31回年次大会発表論文集, 2025
Abstract
英語学習者向け英文要約課題の自動評価のため，大規模言語モデル (LLM) を活用し，要約の内容に基づいた評価を実現する新たな手法を提案する．本研究では，Few-shot 学習，採点基準の自動展開，要約内の重要な概念や表現の自動アノテーションを組み合わせることで，要約内容に関する質の高い評価を可能にした．
Recommended citation:
藤田晃輔, 山田寛章, 徳永健伸, 石井雄隆, 澤木泰代. 自動アノテーションを導入したG-Evalによる英文要約課題評価. 言語処理学会第31回年次大会発表論文集, pp. 1056-1061，2025年3月.