2022 Fiscal Year Annual Research Report
論理的文章作成を支援するウェブ型自動処理システムの開発と普及に関する研究
| Project/Area Number |
19H01273
|
|---|
| Research Institution | Waseda University |
|---|
Principal Investigator |
李 在鎬 早稲田大学, 国際学術院(日本語教育研究科), 教授 (20450695)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
伊集院 郁子 東京外国語大学, 大学院国際日本学研究院, 教授 (20436661)
長谷部 陽一郎 同志社大学, グローバル・コミュニケーション学部, 教授 (90353135)
青木 優子 東京福祉大学, 社会福祉学部, 講師 (90724691)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
|
| Keywords | 文章の論理性 / 接続表現 / リーダビリティ / ウェブシステム / 論理性の自動判別 / AIによる自動採点 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は計量言語学の方法を用いて、文章の論理性を自動評価するシステムを開発し、公開することを目的とする。
2020年度は、文章の論理性のコア要素として、接続表現に関する調査分析を行った。具体的にはこれまでの日本語学の研究成果を取り入れ、接続表現のリストを作成した。そして、接続表現のリストを複数のコーパスを使って、日本語学習者がどのような接続表現を、どれだけ使っているのかについての実態調査を行った。そして、その結果をもとに、75見出しの接続表現を自動抽出する機能を https://jreadability.net/ で実装し、日本語学習者、日本語教育関係者に対するウェブサービスとして提供している。
2021年度は、文章の論理性を自動判定する判別式を実装しました。入力文章に対して、コーパスから学習し、線形回帰分析によって導きだされた判別式を実装した。
2022年度は、2021年度に実装した判別式を学会やセミナーなどで紹介した。学会やセミナーでのフィードバックをもとに判別式を修正したりした。最終的には、1000文字以上のテキストに対して、次の計算式で４段階の論理性（優レベル、高レベル、中レベル、低レベル）を判定する仕組みを実装した。「y= =3.099+(普通名詞率×-2.837)+(初級前半語率×4.292)+(接続詞率×-49.773)+(動詞率×4.281)+(外来語率×-6.17)+(代名詞率×-10.525)+(助動詞率×0.279)+(形状詞率×-0.691)」を実装し、ウェブサイト「https://jreadability.net/jwriter/」で公開している。
|
| Research Progress Status |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
|
| Strategy for Future Research Activity |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
|
