| 研究課題/領域番号 |
20K00830
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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02100:外国語教育関連
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| 研究機関 | 静岡大学 |
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研究代表者 |
綱川 隆司 静岡大学, 情報学部, 講師 (30611214)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 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 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2020年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
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| キーワード | 添削 / 和文英訳 / 外国語作文 / 誤り検出 / 誤り訂正 / 自動添削 / ニューラル機械翻訳 / 自然言語推論 / 教育システム |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究は、最先端の自然言語処理技術に基づいて和文英訳などの外国語作文の学習用自動添削システムを構築することを目的とする。近年、機械翻訳の性能や2文間の意味的関係の推定精度が大きく向上している。この成果を外国語作文の添削に応用し、学習者が作成した訳文の適切さの推定や、対訳でない関係にある2文間の語句の対応付けといった技術等を開発する。本研究では外国語作文学習を効果的に行うための方法と併せて検討する。
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| 研究成果の概要 |
本研究は、近年のニューラル機械翻訳および深層学習に基づく自然言語処理技術に基づいてユーザーが効果的な外国語作文の独習ができる訳文添削システムの構築を目的とする。特に意味的な誤りの検出および添削に着目し、最新の自然言語処理技術を用いた自然言語推論モデル、文間類似度推定モデル、および単語アライメントモデルを適用した自動添削システムを構築した。評価実験において不正解文検出の適合率・再現率ともに70%以上を達成し、かつ添削結果のうち半数程度は妥当であるという人手評価結果が得られた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
和文英訳問題は英語学習者にとって重要な部分を占めている一方で、学習者自身で回答の正誤を判定することはしばしば困難である。文法的誤りの検出・訂正においては実用化されたシステムが存在する一方で、意味的誤りの検出・訂正はまだ研究途上にあった。本研究は最新の自然言語処理技術を適用することで、任意の和文英訳問題に対する意味的誤りの検出と添削がある程度の性能で可能であることを示した上で、現状残っている学術的課題を明らかにした。
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