Developing an Index to Measure of Text Coherence Using Natural Language Processing and Its Application to Prediction of Reading Test Difficulty

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本年度における研究実績は以下の通りです。1）テスト項目に対する評定において、一部、評定者間で認識が異なっている評定項目があることが明らかになった。そのため、改めて各評定者に対して説明を行った上で、該当する評定の一部に対して再評定を依頼し、その結果の収集と整形作業が終了した。2）文章に対する言語統計値の集計を行った。各文章の言語特徴量や語彙レベルなど数量化可能な情報の集計を行い、各文章の言語特徴量の観点による特徴を明らかにした。3）文章とテスト項目難易度との関連性について検討するため、N-gramをはじめとした明示的な情報に着目した本文と選択肢のる重複率の算出を行った。その結果、文章とテスト項目との関連性について、明示的な情報に基づく関連性を示すことができた。4）自然言語処理技術への理解を深めるため、本研究でも利用するBERTを用いた文生成の実装を行った。BERTを用いて日本語教育向けの例文生成を行い、その生成文の評定結果を集計した。その結果、全評定データの6割以上に対して正しい文という評定がされていることが明らかになった。これにより、自然言語処理技術の日本語教育への応用可能性について、新たな視点を提供した。5）自然言語処理を用いた一貫性の数値化に関する先行研究および読解テストの難易度予測に関する先行研究の調査を行った。これにより、本研究が日本語教育分野と自然言語処理分野の両方に位置づけられることを明確にし、これら二つの分野が交差する領域において、新たな知見を提供できる可能性を示しました。上記、4）については、日本語教育学会春季大会において、その成果を発表した。