2016 Fiscal Year Annual Research Report
学習者話し言葉コーパスに基づく学習支援システムに関する研究
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15H02940
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| Research Institution | Kansai Gaidai University |
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Principal Investigator |
小谷 克則 関西外国語大学, 外国語学部, 教授 (30440994)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
井佐原 均 豊橋技術科学大学, 学内共同利用施設等, 教授 (20358881)
吉見 毅彦 龍谷大学, 理工学部, 准教授 (50368031)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 英語学習 / 話し言葉 / コーパス |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は英語学習支援システムの要素技術を確立するために、（１）学習者話し言葉（聴解、発話）コーパスの作成、（２）教材の難易度を文単位で推定する技術の開発と検証、（３）学習者が習得していない語彙や文法を検出し、学習者の言語能力を推定する技術の開発と検証に取り組む。
平成28年度は（１）学習者話し言葉コーパスの作成を継続して行い、（２）教材の難易度を文単位で推定する技術の開発と検証を中心に研究活動を行った。
まず、学習者話し言葉コーパスデータの収集方法を検討し、データ収集のためのアプリケーションの開発に取り組んだ。本アプリケーションはインターネットを通じて聴解データおよび発話データの収集に必要な教材データの提示、学習者の運用データの記録・集計を行う。
次に、学習者話し言葉コーパスデータに付与すべき評価データの仕様などを検討した。この検討を通じて評価法の自動化に向けて適切な評価法を定めた。聴解データはレーベンシュタイン距離などを用いて自動評価を行った。発話データは音声自動認識自術（Speech to Textなど）を用いて自動評価を行った。
そして、コーパスデータを用いて教材の難易度文単位で推測する技術を開発し、検証を行った。具体的にはコーパスデータから抽出された文長や構文木の節点数などの言語的特徴とその運用を行った学習者の習熟度などの学習者特徴に基づき、運用の成否を統計的に予測する技術を開発した。その成果を学会発表を通じて行う準備も行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究の要素技術（教材の難易度を文単位で推定する技術）の基本版の開発を終えた。今後、本技術の性能を一層高めるためにデータの見直しなどを行う。また、教材関連の要素技術の開発と併行してもう一つの要素技術である学習者が習得していない語彙や文法を検出し、学習者の言語能力を推定する技術を検討した。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成29年度は、要素技術１（教材の難易度を文単位で推定する技術）の検証、および要素技術２（学習者が習得していない語彙や文法を検出し、学習者の言語能力を推定する技術）の開発と検証に取り組む。また、コーパスデータの拡張にも取り組む。そして、本研究の成果報告にも取り組む。
まず、要素技術１の検証は、自動評価技術と人手評価技術を比較し、自動評価技術の問題点を検出し、その改良を図る。
次に、要素技術２の開発および検証を行う。要素技術２の開発に必要なコーパスデータからの言語的特徴と学習者特徴は要素技術１の開発時点で抽出済みの情報を利用する。また、新たに必要な情報を適宜付与する。学習者能力の推定の粒度は、三段階程度から始め、次第にその粒度を高める。
最後に、学会発表などを通じて本家級の成果報告を行う。また、コーパスデータなどの公開準備も行う。
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| Remarks |
新たなwebページを準備中（2017年4月時点）
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Research Products
(8 results)
