自動エッセイ採点：特徴分析技術に関するレビュー

自動エッセイ採点（AES）は、特定のエッセイの回答に対してスコアを特定する自動プロセスです。このような課題は、文献において広く扱われており、主に2つの学習パラダイムが利用されています：指導ありと指導なしです。これらのパラダイムの中で、形態、頻度、構造、意味論などの広範な特徴分析が使用されています。本論文では、これらの特徴分析のタイプとそのサブコンポーネントおよび対応するアプローチを新しい分類法を導入することで扱うことを目的としています。その結果、最近のAES研究のレビューが行われ、利用されている技術と特徴分析が強調されています。この重要な分析の結果、エッセイ回答の伝統的な形態学的分析は意味分析に欠けていることが示されました。一方で、オントロジーのような意味知識源を利用することは、エッセイ回答のドメインに制限されることになります。同様に、意味的コーパスベースの技術もエッセイ回答のドメインの影響を受けます。一方で、エッセイの構造的特徴と頻度のみを使用することは不十分であり、他の意味分析技術に対する補助として用いることが有望な結果をもたらすでしょう。AES研究の最先端は、ニューラルネットワークベースの埋め込み技術に集中しています。しかし、これらの技術の主な制限は、（i）Word2VecやGloveのようなモデルを使用する際の適切な文レベルの埋め込みの発見、（ii）Doc2VecやGSEのようなモデルを使用する際の「語彙外」、最後に（iii）BERTモデルを使用する際の「破滅的忘却」です。