1998 Fiscal Year Annual Research Report
英語の教育支援システムにおける問題文の自動生成と対話方略に関する研究
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10780113
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| Research Institution | Kyushu Institute of Technology |
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Principal Investigator |
國近 秀信 九州工業大学, 情報工学部, 助手 (70284594)
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| Keywords | 英語学習 / 問題の自動生成 / 質問の自動生成 / 対話方略 / 長文読解 / 難易度 / 知的CAI / ITS |
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| Research Abstract |
本年度は,色々な種類の質問文を生成する質問文自動生成部の実現を中心に,下記の通り研究を遂行した.
1. 質問生成法の決定と実現:英文に陽に表現された情報を利用して質問を自動生成するために,一文を変形することによる質問生成,類義語,反義語を用いた質問生成,複数の文に出現する修飾語句を用いた質問生成,複数の文を合成した質問生成,時空関係を用いた質問生成の5種類の生成モジュールをPrologを用いて設計・実現した.なおこれらのモジュールは,先行研究の成果により抽出されるテキスト文に関する情報(各文の構文・意味情報,事象・物体間の時空情報,文章の意味的まとまりを表現する構造情報)を用いて自動生成をおこなう.
2. 評価:まず本システムで生成可能な質問の種類の妥当性を評価するために,市販の問題集中の質問のカバー率を人手により調査した.使用した問題集は初級および上級レベルの各2冊で,その中の物語の内容を英語で質問・解答するものを調査対象とした.その結果,初級レベルの問題集中の201文の質問文のうち約80%が,また上級レベルの問題集中の99文の質問文のうち約42%が本システムで生成可能であることがわかった.なお生成不可能な質問は,常識などを利用した推論が必要な自動化困難な質問文(本研究の対象外の質問)である.次に,本システムの信頼性を検証するために,自動生成された質問文の意味的正当性を調査した.中学2,3年生用の教科書各1冊の中の英文301から自動生成された質問文1977文を人手により調査した結果,その内容の約93%が意味的に正しい文であった.
今後は,自動生成される質問文が全て意味的に正しくなるように本システムを改良するとともに,学習者の理解状況を考慮して質問内容・質問形式を選択する機能を設計・実現する予定である.
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Research Products
(1 results)
