| 研究課題/領域番号 |
18K00656
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分02080:英語学関連
|
|---|
| 研究機関 | 会津大学 |
|---|
研究代表者 |
Heo Younghyon 会津大学, コンピュータ理工学部, 上級准教授 (10631476)
|
|---|
| 研究分担者 |
Perkins Jeremy 会津大学, コンピュータ理工学部, 上級准教授 (30725635)
Paik Incheon 会津大学, コンピュータ理工学部, 教授 (70336478)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2023-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
|
| 配分額 *注記 |
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2020年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2019年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2018年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
|
|---|
| キーワード | L2 writing / Machine translation / academic writing / Academic writing / Machine Translation / Machine-translated text / machine-translated text / keyword analysis / Google Translate / Academic English / Machine Learning |
|---|
| 研究成果の概要 |
このプロジェクトでは以下の3つの目的を達成した。１）Google翻訳された文章を人がどの程度探知できるかを調査した結果、機械翻訳文は人が区別できないほど自然であることが分かった。また、頻出単語上位50語が人の書いた文章とGoogle翻訳された文章とで異なっており、それぞれ特徴的であることが分かった。2）機械学習によって、Google翻訳されたテキストが検出可能か検証したところ、高い精度（89％~99％）で検出可能であった。３）Google翻訳の効果的な使い方を教える教材を作成することができた。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
Based on the result of our research (machine-translated writing being identifiable) and other studies, a system can be further developed and used to detect machine-translated writings (for L2 teaching). Also, we could instruct students how to use a machine translation tool to learn L2 writing.
|
