クラウドソーシングを用いた低資源言語のバイリンガル辞書作成では、作業者の能力差やタスクと作業者の適合性不足が課題だ。本研究では、知識タグの生成方法として従来のWord2Vecを用いた語義的分類に加え、新たにレーベンシュタイン距離を利用した手法を導入した。これらの知識タグを基に、Deep Knowledge Tracing（DKT）モデルでタスク成功確率を予測し、拡張ハンガリー法を用いて最適なタスク割当てを行う。提案手法の有効性を検証するため、従来手法と新手法を比較し、それぞれの割当て精度や効率性を評価する。