レポートや論文をはじめとし，意見や提案を主張する際には，文章の説得性が重要である．しかし，説得性の高い文章を書くためのフィードバックの機会は充分ではない． 本研究では，書き手による説得性の高い文章執筆を支援するインタフェースの設計方法を提案する．提案するインタフェースは，説得性の高い文章執筆を支援するために，ユーザが書いた文章中で修正すべき箇所を指摘し，その修正すべき箇所を改善するヒントとなる例文を提示する．修正箇所の指摘のため，BERTによる回帰モデルを構築し，Attentionによる文章中の修正箇所の可視化を行う．例文提示のために，GPT-2の学習データとして小論文データを用いて，文章生成モデルを作成する．これらの提案するインタフェースのふるまいによって，書き手の文章の説得性についての執筆態度の変容を狙う．
参考文献
- 庵谷拓輝, 山本祐輔: “例文提示と修正箇所の指摘による説得性の高い文章執筆のためのインタフェース”, 第14回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム（DEIM2022）, March 2022.
