語彙学習のための大規模 Data-Driven Learning システム開発

开发大规模数据驱动的词汇学习系统

• 批准号: 21H03564
• 负责人: 荒瀬 由紀
• 金额: $ 10.9万
• 依托单位: Osaka University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2025-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21H03564/
• 关键词: Data-Driven Learning; CEFR; テキスト平易化; 言い換え生成; 英文難易度推定; パラフレーズ; 言語教育; 語彙学習

本研究では語彙学習に対する Data-Driven Learning (DDL) を実現し、英語教員や学生がWebブラウザから自由に利用できる学習プラットフォームを構築する。DDLを語彙学習に用いるには、学習項目を含む文を適切な難易度で多量に観察し、段階的に難易度の高い文を学習することが効果的である。しかしこの条件を満たす英文はWeb上にもごく僅かしか存在せず、また英文の難易度判定の指標も非自明である。そこで本研究では、Common European Framework of Reference for Languages（CEFR）に準拠した英文の難易度指標を策定し、難易度を調整する言い換えを自動的に行うことで、様々な難易度の用例を大規模に獲得する。2021年度に約2万文の英文に対しCEFRレベルを付与したコーパス（CEFR-SP）を構築したが、当該年度はその詳細な分析を実施し、各CEFRレベルの言語的特性を明らかにした。さらにCEFR-SPコーパスについて、異なる難易度の言い換え文を作文するクラウドソーシングを実施し、パラレルコーパスの作成に着手した。CEFR-SPコーパスを用いて高精度な英文難易度推定モデルを構築、評価実験を実施した成果を論文としてまとめた。当論文は自然言語処理における最重要国際会議の一つであるthe Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP) に採択され、発表済みである。さらに、既存のテキスト平易化コーパスを用いて強化学習による英文難易度変換モデルを構築、評価実験を実施した成果を論文としてまとめ、国際会議である the Conference of the Asia-Pacific Chapter of the Association for Computational Linguistics and the International Joint Conference on Natural Language Processing（AACL-IJCNLP）にて発表した。

This study で は vocabulary Learning に す seaborne る Data - Driven Learning (DDL) を be し now, English faculty や students が Web ブ ラ ウ ザ か ら free に using で き る Learning プ ラ ッ ト フ ォ ー ム を build す る. DDL を vocabulary learning に use い る に は, learning program contains を む を appropriate な difficulty level で に abundant 観 examine し, degree of difficulty of Duan Jie に の high word い を learning す る こ と が unseen fruit で あ る. を し か し こ の conditions against た す は in English on the Web に も ご く only か し か exist せ ず, ま た English の difficulty level judge index の も not self-evident で あ る. Youdaoplaceholder0 で で this study で Common European Framework of Reference for English Languages (CEFR) に quasi 拠 し た の difficulty level indicators を draw up し, difficulty level を adjustment す い る words in え を automatic line に う こ と で, others 々 な difficulty level を large-scale に の cases get す る. 2021 annual に about 20000 の English に し seaborne CEFR レ ベ ル を give し た コ ー パ ス (CEFR - SP) を build し た が, when the annual は そ を の な detailed analysis be し, each CEFR レ ベ ル の speech feature を Ming ら か に し た. さ ら に CEFR - SP コ ー パ ス に つ い て, different な る difficulty level い の words in え article を composition す る ク ラ ウ ド ソ ー シ ン グ を be し, パ ラ レ ル コ ー パ ス の made に to し た. CEFR - SP コ ー パ ス を with い て high-precision な English difficulty level presumption モ デ ル を construction, evaluation 価 be 験 を be applied し result を た と し て ま と め た. When the paper Natural Language Processing における is presented at the most important international Conference <e:1> である であるthe Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP) に 択され, it is expressed that みである. さ ら に, existing の テ キ ス ト easy change コ ー パ ス を with い て reinforcement learning に よ る English difficulty level variations in モ デ ル を construction, evaluation 価 be 験 を be applied し result を た と し て ま と め, international Conference で あ る the Conference of the Asia - Pacific Chapter of the Association for Computational Linguistics and the International Joint Conference on Natural Language Processing (ACL-ijCNlp) にて shows た.

项目成果

Definition Modelling for Appropriate Specificity

• DOI: 10.18653/v1/2021.emnlp-main.194
• 发表时间: 2021
• 作者: Han Huang-;Tomoyuki Kajiwara;Yuki Arase

問題タイプを考慮した英単語穴埋め問題の不正解選択肢の自動生成

考虑问题类型自动生成英语单词填空题错误答案选项

• 发表时间: 2023
• 作者: 吉見菜那;梶原智之;内田諭;荒瀬由紀;二宮崇
• 通讯作者: 二宮崇

CEFR-Based Sentence Difficulty Annotation and Assessment

基于CEFR的句子难度标注与评估

• 发表时间: 2022
• 作者: Yuki Arase;Satoru Uchida;and Tomoyuki Kajiwara
• 通讯作者: and Tomoyuki Kajiwara

CEFR-SP

CEFR-SP

Toward constructing a corpus with CEFR-based sentence level annotations

使用基于 CEFR 的句子级注释构建语料库

• 发表时间: 2021
• 作者: Satoru Uchida;Yuki Arase and Tomoyuki Kajiwara
• 通讯作者: Yuki Arase and Tomoyuki Kajiwara