| 研究課題/領域番号 |
15J04830
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
FLANAGAN BRENDAN JOHN 九州大学, システム情報科学府, 特別研究員(DC2)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-24 – 2017-03-31
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| キーワード | 学習者特徴 / 特徴観点 / 機械学習 / 可視化 |
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| 研究実績の概要 |
外国語学習における学習者が直面する困難を、意図と感性という二つの観点から分析する研究を行っている。本年度は、「意図」については、英語学習における間違いに着目し、学習者が書いた文章の情報量による習熟度推定と、誤りパターンに基く母語の推定を行った。習熟度推定の結果は、国際会議LTLE2015で発表し、母語の推定の結果は、国際会議HCII2015で発表した。
「感性」については、ワイン評価という主観が強く現れるコーパスの分析を行った。この課題で、ワイン評価において対となる形容詞に着目した通時的な変化の研究を行い、その結果は国際会議AROB2016、SNLP-2016で発表した。ワイン評価において特徴観点推定や普遍性⇔特定性構造化の研究を行い、その結果は国際会議HCI2015、PDPTA’15で発表した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
「意図」については、習熟度推定と基く母語の推定を二つの手法で、論文として発表できた。語順エラーについて、ひと段階で国内会議で発表した。「感性」については、想定した特徴観点推定や普遍性⇔特定性構造化をSVMと属性選択やブートストラップの手法で論文として発表できたので、おおむね順調に進展している。
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| 今後の研究の推進方策 |
「意図」について、今まで研究した学習者の文章誤りパターン推定の性能向上や特徴抽出のため、アンサンブル学習の手法を利用する予定である。具体的は同じデータを多数観点から分類し、その結果の組み合わせを利用してまとめ分類を行う予定である。「感性」について、SVMで学習した感性モデルの特徴抽出やより分かりやすく解釈するために、可視化手法の研究を行う予定である。
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