| 研究課題/領域番号 |
25330417
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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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| 研究分野 |
学習支援システム
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| 研究機関 | 津田塾大学 |
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研究代表者 |
来住 伸子 津田塾大学, 学芸学部, 教授 (50245990)
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| 研究分担者 |
岸 康人 神奈川大学, 総合理学研究所, 研究員 (50552999)
久島 智津子 津田塾大学, 言語文化研究所, 研究員 (80623876)
田近 裕子 津田塾大学, 学芸学部, 教授 (80188268)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2015年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2015年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2014年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円)
2013年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 潜在意味解析 / 英語学習 / 学習コンテンツ開発支援 / 語彙学習 / 用例生成 / 学習支援システム |
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| 研究成果の概要 |
この研究は、英語学習者に目的や興味に合った教材の自動作成の第一歩として、大規模な英語テキストデータから、学習者が指定した英単語の並びと一緒に使われる可能性の高い用例（文やフレーズ）を自動生成するシステムに関する研究である。潜在意味解析と呼ばれるアルゴリズムを使い、語の出現順が異なる表現や、関連表現を含む用例が生成できるシステムが開発できた。しかし、大規模テキストデータの処理に非常に時間がかかる、英語初級レベルの学習者には不向きな用例を生成する、などの問題点が発見され、システムの再設計や、頻度順などの他のアルゴリズムとの統合が必要な状態である。
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