| Project/Area Number |
21K00806
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 02100:Foreign language education-related
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| Research Institution | Kurume National College of Technology |
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Principal Investigator |
Oda Mikio 久留米工業高等専門学校, 制御情報工学科, 教授 (80300648)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥2,860,000 (Direct Cost: ¥2,200,000、Indirect Cost: ¥660,000)
Fiscal Year 2023: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2022: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
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| Keywords | 言語モデル / 文法誤り訂正 / 第二言語習得 / 統語構造 / 意味構造 / 統合構造 / 外国語教育 / 言語処理 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究の概要は、統語構造学習モデルと意味構造学習モデルを統合した言語モデルを構築し、構築した言語モデルをコア技術として、英語を第二言語とする第二言語学習者が、第二言語で文章を作成する際に、オンライン上で、作成中の文章の統語構造と意味構造がわかり、かつ単語の意味上の関連性、前単語や次単語の候補の提示、文法上・意味上の誤りを指摘するWebベースの支援ソフトウエアを開発することである。
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| Outline of Final Research Achievements |
We examined a language model that integrates syntactic and semantic structure learning models, aiming to support sentence composition by second language learners. We elucidated the model's grammatical error correction capabilities, which are closely related to syntactic and semantic learning, which are closely related to grammar. Additionally, we proposed a learning method to reconstruct synthetic training data for grammatical error correction models trained on linguistic corpora, successfully improving their grammatical error correction capabilities.
Furthermore, we developed application software that, upon inputting an English sentence, identifies grammatical errors using the proposed grammatical error correction model and simultaneously displays the concepts and synonyms of words from the Wordnet database. These achievements contribute to supporting the learning of second language learners.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
これまで統語構造学習モデルと意味構造学習モデルを統合した言語モデルを検討した研究はなく，統合言語モデルを構築し，文法誤り訂正能力にどれくらい寄与するかを明らかにした．また，第二言語学習者を支援する文法誤り訂正モデルのための言語コーパスの改良法に関する本研究の手法は，文法誤り訂正の分野に限らず，教師あり学習モデルの構築に用いられる言語コーパスの改良に関する知見を与え，学習モデルの能力向上のために本手法が広く応用できると考えられる．さらに，統語構造と意味構造を表示するアプリケーションソフトウエアの試作は，今後，第二言語学習者の学習支援に寄与していくものと考えられる．
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