2023 Fiscal Year Final Research Report
Production vocabulary assessment through dialogue systems
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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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| 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 |
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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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| Free Research Field |
自然言語処理
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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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