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Estimating Extensive Reading Text Difficulty Using Machine Learning

使用机器学习估计泛读文本难度

基本信息

批准号：
20K00800
负责人：
Brierley Mark
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Shinshu University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K00800/
关键词：
多読難易度機械学習難易度推定

项目摘要

多読とは，大意を把握するような読み方，いわゆる通読により多量の本を読むものであり，読解力や語学能力を高める学習方法として利用されている．この多読学習のために，難易度が段階的に調整された図書(以後，多読図書と呼ぶ)が複数の出版社から数多く出版されている．多読の学習効果を高めるためには，学習者は適切な難易度の多読図書を選択する必要がある．このため，出版社や多読支援団体が図書毎に難易度を定めているが，それぞれが異なる評価を行っており，統一された難易度とは言い難い．我々は，多読支援システムを開発し，10年以上，実際の授業で運用しデータの蓄積を行ってきた．本研究では，実際の運用で蓄積された学習者による難易度評価や図書に含まれる単語の種類等のデータ等を機械学習し，多読図書の難易度を自動推定するシステムの開発を行う．従来の手法では，単語の難易度，出現数，構造等から難易度測定の理論に基づき定式化を行っている．これに対し，機械学習においては，主に入力データの選定・整形，機械学習手法の選定と機械学習による推定，出力データの妥当性の判定を繰り返し行い，機械学習の精度を高めて行く必要がある．昨年度までに，入力データの選定・整形と試験的な機械学習を行い，文章内の係り受け関係が難易度推定に有効であるという知見が得られた．今年度は，さらに様々なパラメータについて調査し，難易度推定への寄与度の高いパラメータの特定を行うことができた．

The main idea is to grasp the meaning of the text, to communicate with the text, to understand the language ability, to learn the method and to use it. This is a multi-level study, and the difficulty is adjusted according to the level of the book. How many books are necessary for learners to choose? The publishing house supports a wide range of organizations, ranging from book to book, from difficulty to difficulty. I have more than 10 years of experience in the development of multi-support systems, and I have accumulated experience in the application of multi-support systems. This study aims to accumulate the difficulties of learners and the types of language in books, so as to automatically estimate the difficulties of multi-language books. The difficulty of the language, the number of occurrences, the structure, etc., the difficulty of the theoretical determination, the basic formulation, the implementation, etc. In this regard, machine learning is the main input force selection, shaping, machine learning method selection, machine learning estimation, output force appropriateness determination, machine learning accuracy is high, machine learning accuracy is necessary. In the past year, the selection, shaping and testing of mechanical learning were carried out, and the system in the article was estimated to be difficult. This year's survey is difficult to estimate, but it is difficult to estimate, and it is difficult to estimate.