| 研究課題/領域番号 |
21K18373
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分2:文学、言語学およびその関連分野
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| 研究機関 | 関西外国語大学 |
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研究代表者 |
小谷 克則 関西外国語大学, 英語キャリア学部, 教授 (30440994)
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| 研究分担者 |
内田 真弓 関西外国語大学, 英語国際学部, 准教授 (10712169)
井佐原 均 追手門学院大学, 心理学部, 教授 (20358881)
吉見 毅彦 龍谷大学, 先端理工学部, 准教授 (50368031)
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| 研究期間 (年度) |
2021-07-09 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
2023年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2022年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2021年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
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| キーワード | 学習者コーパス / 通訳コーパス / コミュニティ通訳 / 通訳過程 / 自動評価ツール / データ収集ツール / コミュニティー通訳 / 自動評価 / 通訳学習支援システム / 通訳技術の自動評価法 / 通訳教材難易度の自動測定法 / 通訳技術習得過程のモデル化 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究はまず、通訳対話における（非）言語的特徴を分析し、通訳技術習得過程を検証する。具体的には次のとおりである。
（1）通訳事例データを収集する。
（2）通訳事例データに基づき通訳習熟度別の（非）言語的特徴を抽出する。
（3）先行研究における理論的・経験的議論及び本研究の通訳事例データに基づき通訳技術習得過程のモデル化を図る。
次に通訳技術の自動評価法及び通訳学習教材の難易度自動推定法の開発に取り組む。自然言語処理技術や機械学習法に基づき、通訳の正確さと流暢さの自動評価法と、習熟度別の教材の難易度の自動測定法の要素技術を検証を通じて、通訳技術学習支援システムの探索を図る。
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| 研究成果の概要 |
研究の成果は、第一に、実用的なコミュニケーション形態の通訳を対象に学習者の習熟度の自動推定器を開発する際、既存の言語的特徴に加え、表情や動作といった非言語的特徴の有用性を確認したことである。第二に、習熟度や発音の流暢さの自動推定器では発音の特徴として主観評価結果がこれまで用いられてきたが、本研究では音声解析ツールから抽出できる音声周波数が発音の特徴として有用であることを確認したことである。第三に、通訳コーパスデータとして、音声データ及び動画データを収集し、通訳者を分析対象として撮影した動画データを収集する必要性を確認したことである。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
当該成果の学術的意義は、コーパス研究において、表情や動作などの非言語的特徴が習熟度判定に有用であると確認した点である。具体的には、身体の代表的な座標に対して主成分分析を行い、その有用性を確認した。また、音声周波数の特徴が発音主観評価結果以上に習熟度判定に有用であることも確認した。当該成果の社会的意義は、言語教育において、実用的なコミュニケーション能力の習得には非言語的技能の育成が必要と確認した点である。具体的には、低習熟度学習者は第二言語運用時に過度の緊張から動作が大きくなる傾向があるため、実用的なコミュニケーション能力の育成には第二言語運用時の緊張緩和が重要であることを確認した。
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