| 研究課題/領域番号 |
21K18373
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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, 講師 (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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| キーワード | 学習者コーパス / コミュニティー通訳 / 通訳過程 / 自動評価 |
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| 研究実績の概要 |
本研究は、通訳対話における言語的特徴及び非言語的特徴を分析し、通訳技術習得過程の検証を行う。
本研究の第一の目的は、通訳対話における言語的特徴及び非言語的特徴を分析し、通訳技術習得過程を検証することにある。具体的な作業項目は以下のとおりである。（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言語的特徴及び非言語的特徴を抽出する。（3）先行研究における理論的議論及び経験的議論、そして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。
本研究の第二の目的は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ことにある。既存の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し、その結果に基づき通訳技術学習支援システムの探索を図る。
本研究の研究方法は（1）通訳技術に関する学習者コーパス研究、(2)通訳技術学習支援システム研究から成る。（1）通訳技術に関する学習者コーパス研究はさらに3つの研究課題（（1a）通訳事例データの収集、(1b)言語情報及び非言語情報の検証、(1c)通訳技術習得過程の分析）に分けられる。(2)通訳技術学習支援システム研究はさらに2つの研究課題（(2a)通訳品質の児童評価法に関する従来技術と新技術探索、(2b)課題何度の自動測定法に関する従来技術検証と新技術探索）に分けられる。
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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
今年度、本研究に関する学会報告が1件（2022年4月採択、同年7月発表予定）採択された。また、論文が2件（2021年9月、同年10月採択）採択された。
具体的な研究活動は以下のとおりである。通訳技術に関する学習者コーパス研究では通訳事例データ収集法の検討が課題であった。そこで、通訳事例データの収集法の検討を行った。その結果、第二言語の運用データの収集ツールの改良を図り、収集可能なデータ種を文字情報と音声情報だけでなく、動画情報も収集可能とした。この改良を通じて、特に視線や表情といった非言語的情報の収集・分析が可能となった。本ツールは実験データ収集に向けて、また、一般公開に向けて更に改良を重ねていく。また、文献調査を通じて通訳過程に関する理論的課題及び経験的課題の確認を行った。
通訳技術学習支援システム研究では既存の通訳自動評価法を通訳者ではなく学習者に適応した場合の問題点の検討が課題であった。そこで、既存の通訳能力自動推定技術の検討を行った。まず、通訳事例データ（動画情報、被験者20名、約30分）を収集し、動画情報の解析状況を確認した。そして、音声認識術の多言語対応状況を確認した。また、国際音声学会提供の英語音声を網羅したテキスト資料（以下、IPA資料）の難易度を一般的な資料（ニュース記事）との比較を行い、文レベルの難易度が非統制のIPA資料が通訳資料として適当であることが判明した。
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| 今後の研究の推進方策 |
2022年度の通訳技術に関する学習者コーパス研究では2021年度に引き続き、通訳事例データの研究に取り組み、データ収集に新たに取り組む。言語情報及び非言語情報の検証では言語学や言語心理学やコミュニケーション学に基づき通訳対話における習熟度の段階別に現われる非言語的特徴及び言語的特徴の調査を行う。
2022年度の通訳技術学習支援システム研究では2021年度に引き続き、自動評価法の研究に取り組み、通訳評価実験に新たに取り組む。具体的には通訳課題難易度の自動測定法に関する従来技術の検証と新技術の探索を行う。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
次年度使用額が生じた理由はデータ収集ツールの支払い時期によるものである。
また、使用計画では、当該支払い請求を受領次第、執行する予定である。
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