Works/Undergrads/210185 の履歴(No.1)

Works/Undergrads

文章埋め込み表現の特異値分解に基づく研究－授業科目間の関連性分析とゼミ選択支援

河内 咲香

関西大学総合情報学部の学生は2年次にゼミを選択する必要がある．しかし，ゼミ選択時の判断材料が限られているために，それまでに履修してきた科目と各ゼミの研究内容との関連性を把握することが難しく，学生が自身に適したゼミを見つけることは容易ではない．この意思決定を支援するために，本研究では，シラバスおよび教員の研究内容の説明文章に基づいて授業科目とゼミの関連性を分析し，履修科目と関連性の強いゼミを推薦するシステムを試作した．

文章間の意味関連性の分析には，自然言語処理モデルSentence-BERT（SBERT）を用いた．SBERTにより文脈を考慮した文章埋め込み表現（テキストデータの数値ベクトル表現）を得ることができる．これをシラバス内の授業概要の文章と学部ホームページ掲載の各教員の研究内容説明文に適用し，それぞれを科目ベクトルとゼミベクトルに変換した．科目とゼミの関連性の分析とモデル化には，平均差分ベクトル間のコサイン類似度の特異値分解を利用した．