% 第２章　関連研究

\chapter{関連研究}
\label{関連研究}

\ref{関連研究}章では，
従来の作文教育システムに対する本研究の位置づけについて述べる．

\section{作文・小論文を対象とした添削・評価システム}

文章を自動添削し，評価をユーザにフィードバックする教育システムとしては，
米国ETSが開発した「E-rater~\cite{e-rater}」，
石岡ら~\cite{Ishioka}による日本語小論文自動評価採点システム「Jess~\cite{Jess}」，
日本語作文小論文検定協会による日本語の文章解析ソフト「森リン\cite{moririn}」
など，これまでにも多数のソフトが開発されている．
これら従来の文章添削システムは，文法の正しさ，語彙の豊富さ，文の長さ，漢字の量といった，表面的な指摘を行うものが主流である．
これらは主に中高生の作文・小論文を対象としており，高等教育機関における科学技術論文の執筆指導を目的としたものではない．

\section{技術文書を対象とした推敲支援システム}

一方，研究レベルでは技術文書を対象とした推敲支援ツールがいくつか開発されている．
菅沼ら\cite{Suganuma}は，マニュアルの執筆を想定し，読み手に誤解される文の検出を行っている．
我々のシステムが機械学習を用いて「意図が伝わりにくい文」を統計的に判断するのに対し，
菅沼らはヒューリスティックな理論に基づき判断を行う仕組みを提案している．
また，
大野ら\cite{Oono}は技術文章を対象とした校正・推敲支援のためのツールを構築している．
技術文書を書く上で順守すべきルールを指摘できる機能や，長文について係り受けの確認と修正を支援する機能は，我々が構築しているシステムの一部と類似している．
ただし，本研究は
品詞や主語・述語
を色・形によって区別し，視覚的に意識させることができる．
また，
文単位のみならず，文書全体の可視化によって，論理性のチェックを行うことができる．
