| 研究課題/領域番号 |
21K18358
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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 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
徳永 健伸 東京工業大学, 情報理工学院, 教授 (20197875)
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| 研究分担者 |
山元 啓史 東京工業大学, リベラルアーツ研究教育院, 教授 (30241756)
横野 光 明星大学, 情報学部, 准教授 (60535863)
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| 研究期間 (年度) |
2021-07-09 – 2024-03-31
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| キーワード | 対話システム / 語彙レベル / アライメント / 言語学習 / 語彙テスト / 生産語彙 |
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| 研究成果の概要 |
対話におけるアライメントは，対話を円滑に進めると考えられている．我々は，単語が同調する語彙アラインメントに加え，使用される語彙の難易度も同調すると考えてこれを語彙レベルアライメントと名付けた．既存の日本語対話コーパスを分析することにより，この現象が自然な対話において発生することを明らかにし，これが言語学習者の生産語彙評定に利用できることを示した．そして，その実現のために語彙レベルと現在の対話のトピックを考慮して使用すべき単語リストを提案するモジュールを提案し，この単語リストを大規模言語モデルのプロンプトに組み込むことによって，LLMが生成する発話の語彙レベルを制御する手法を提案した．
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| 自由記述の分野 |
自然言語処理
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
既存の語彙テストは受容語彙を評定するものが多く，生産語彙を評定するテストはほとんどない．日本の英語教育では読む/聞く能力が偏重され，書く/話す能力がないがしろにされているという最近の批判の中でも指摘されているように，言語の生産能力はコミュニケーション能力，特に情報発信力にとって重要な要素であり，生産語彙はその中核をなす言語知識である．本研究では，学習者がコンピュータとの対話をおこなう過程で自発的に発する発話を分析し，学習者の生産語彙能力を客観的に評価するシステムを実現する．これは，言語教育の現場において教師の負担を軽減し，適切な評価によって学習者の学習効率を改善する効果が期待できる．
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