| 研究課題/領域番号 |
19K12247
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分62030:学習支援システム関連
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| 研究機関 | 神戸大学 |
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研究代表者 |
村尾 元 神戸大学, 国際文化学研究科, 教授 (70273761)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2020年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2019年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | やさしい日本語 / 機械学習 / 機械翻訳 / 学習支援 / 深層学習 / BERT / Transformer / GAN / 文章の表面的特徴 / 自然言語処理 / 日本語教育 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，表面的な特徴に基づいて「難解な日本語」の文章を「やさしい日本語」の文章に自動変換するシステムの試作および評価を行う。このために深層学習の一種であるVRAEを用いる。研究は，まず，「やさしい日本語」の「表面的な特徴」を明らかにし，その「表面的な特徴」を「内容」と分離して抽出する手法を構築，さらに抽出した「表面的な特徴」を適用して，難解な文章を「やさしい日本語」に変換する手法を構築する。
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| 研究成果の概要 |
本研究では，表面的な特徴に基づいて，通常の日本語テキストをやさしい日本語に変換するシステムの構築を試みた。主な成果は次の通りである。1. 通常の日本語テキストに比べて，やさしい日本語が得意的に有する表面的な特徴を明らかにした。2. 表面的な特徴に基づいて日本語テキストの「やさしさ」を90%以上という高精度で判定するシステムを構築した。3. T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) を用いた通常の日本語テキストをやさしい日本語に変換するシステムを試作し，その有用性を示した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究により，日本語テキストの「やさしさ」を自動的に判定することが可能となり，また，通常文をやさしい日本語に変換する可能性が示された。これにより，やさしい日本語に関する特別な知識がなくとも，子どもや日本に滞在する外国人に対して情報提供を行うことができる。また，従来より研究されてきた，意味・内容に基づく文章変換と組み合わせることにより，さらに精度を高めることが可能となり，より広範に適用できる可能性がある。
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