| Project/Area Number |
21K18358
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Medium-sized Section 2:Literature, linguistics, and related fields
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山元 啓史 東京工業大学, リベラルアーツ研究教育院, 教授 (30241756)
横野 光 明星大学, 情報学部, 准教授 (60535863)
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| Project Period (FY) |
2021-07-09 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥6,500,000 (Direct Cost: ¥5,000,000、Indirect Cost: ¥1,500,000)
Fiscal Year 2023: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
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| Keywords | 対話システム / 語彙レベル / アライメント / 言語学習 / 語彙テスト / 生産語彙 / 語彙レベルアライメント / 語彙能力指標 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究は言語学習者の生産語彙能力をコンピュータとの対話を通して自動的に評定する手法を提案し，そのプロトタイプ・システムを実装して手法の有用性を実証することを目的とする．この目的を達成するために学習者がコンピュータとの対話をおこなう過程で自発的に発する発話を分析し，学習者の生産語彙能力を客観的に評価するシステムを実現する．そのための要素となる手法・技術は言語処理ならびに言語教育の学術的な観点からも重要であるが，同時に言語教育の現場においては，教師の負担を軽減するとともに，適切な評価によって学習者の学習効率を改善する効果が期待できる．
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| Outline of Final Research Achievements |
Lexical alignment is believed to facilitate smooth dialogue. We believe alignment also happens at the vocabulary difficulty used in the utterance, which we name "lexical level alignment". By analysing an existing corpus of Japanese dialogue, we have shown that this phenomenon occurs in natural dialogue and that it can be used to assess language learners' productive vocabulary. To realise this, we proposed a module that proposes a list of words to be used in the utterances considering the lexical level and the topic of the current dialogue. Incorporating this word list into the prompts for LLMs enables us to control the lexical level of the LLM's utterances.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
既存の語彙テストは受容語彙を評定するものが多く，生産語彙を評定するテストはほとんどない．日本の英語教育では読む/聞く能力が偏重され，書く/話す能力がないがしろにされているという最近の批判の中でも指摘されているように，言語の生産能力はコミュニケーション能力，特に情報発信力にとって重要な要素であり，生産語彙はその中核をなす言語知識である．本研究では，学習者がコンピュータとの対話をおこなう過程で自発的に発する発話を分析し，学習者の生産語彙能力を客観的に評価するシステムを実現する．これは，言語教育の現場において教師の負担を軽減し，適切な評価によって学習者の学習効率を改善する効果が期待できる．
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