学習者コーパスと自然言語処理技術を活用した包括的な誤用分析の試み

• 研究課題/領域番号: 20K21977
• 研究種目: 研究活動スタート支援
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 0102:文学、言語学およびその関連分野
• 研究機関: 松山大学
• 研究代表者: 西村 嘉人 松山大学, 経済学部, 講師 (00882432)
• 研究期間 (年度): 2020-09-11 – 2022-03-31
• 研究課題ステータス: 完了 (2021年度)
• 配分額: 2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円); 2021年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円); 2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
• キーワード: 誤用分析 / 誤用検出 / 学習者コーパス / ライティング / Communicative Adequacy / 自然言語処理 / L2ライティング

研究開始時の研究の概要

本研究では、学習者コーパスと自然言語処理技術を活用することで、大規模かつ包括的な誤用分析を行う。これまでの研究では、分析を行うための人的資源及び技術的な問題が原因で、包括的な誤用分析を行うために乗り越えなければならない障壁が少なからず存在していた。しかしながら、AIを活用した自動採点システムの開発や誤用の自動検出システムの開発など、自然言語処理分野の急速的な技術革新によって、これまでの障壁が緩和されつつある。そこで、本研究では、誤用分析における人的・時間的コストの削減に取り組み、誤用分析の自動化手順を確立することを目指す。

研究成果の概要

本研究では、英語学習者の英作文を対象に、自然言語処理の技術を活用することで、大規模かつ包括的な誤用分析を行った。具体的には、サンプルサイズの大きい学習者コーパスに収録されている英作文を使用し、どのような熟達度の英語学習者が、どのような誤用を犯しやすいのかを体系的に記述することを目的にした。さらに、文法的誤用及び語彙的誤用とCommunicative Adequacyの関係も探求し、これらの関係性について考察した。

研究成果の学術的意義や社会的意義

熟達度が高い英語学習者が犯しやすい誤用項目と熟達度が低い英語学習者が犯しやすい誤用項目を特定したり、熟達度に関わらずどのような項目において英語学習者が誤用を犯しやすいのかを特定したり、また、どのような誤用が意思伝達を阻害したり、しなかったりするのかを特定することで、効果的な学習の指導や教材開発へ貢献することが可能となる。