Basic study for Japanese Composition Support System for Scientific Students employing Natural Language Processing Techniques.

使用自然语言处理技术的理工生日语作文支持系统的基础研究。

• 批准号: 14580183
• 负责人: NISHINA Kikuko
• 金额: $ 2.3万
• 依托单位: Tokyo Institute of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2002
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2002 至 2005
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-14580183/
• 关键词: Morphological analysis; Co-occurrence; Error analysis; Overseas students; Data collection; Databases; Scientific texts; Pedagogical strategies; 中国語母音話者; 分野別文型特徴; 日本語学習支援; シソーラス; 類語; 誤用コーパス; 語彙運用; データ中の構文型別頻度; 統語データベース

We have studied Japanese composition from three different perspectives for second language learners.1) Utilizing natural language processing techniques :We have developed an extraction tool that presents some co-occurrence words for Japanese nouns and adjectives. We extracted co-occurrence data for adjectives and nouns from newspaper articles covering a total of 10 years using morphological and syntactic analyzers.2) Learner error analysis : Employing a developed analysis toolWe created, a corpus of Japanese compositions written by Chinese student, which we analyzed for co-occurrence of nouns and adjectives within the compositions. In order to identify the error patterns for Chinese learners, we made comparisons with examples of standard Japanese usage extracted by the co-occurrence extraction tool. Based on these comparisons, we found that Chinese learner tend to make errors with na-Adjectives, particular for words that also exist in Chinese but where the usage is different in Japanese.3) Creating coherent discourse for scientific compositionsIn order to realize comprehensive courses of written composition for technical students, a central task is to present the overall structures of scientific papers. To that aim, we have analyzed the specific features of discourse styles in scientific documents.We extracted a number of typical sentence patterns from the prefaces and result sections of engineering and agricultural journal articles. This analysis clearly highlighted the importance of presenting writing schema to learners with a rich supplement of as many appropriate examples as possible.

我们从三个不同的角度为第二语言学习者研究了日语作文。1）利用自然语言处理技术：我们开发了一个提取工具，可以呈现日语名词和形容词的一些共现词。我们使用形态学和句法分析仪从10年的报纸文章中提取了形容词和名词的共现数据。2）学习者错误分析：使用一个成熟的分析工具，我们创建了一个中国学生的日语作文语料库，我们分析了名词和形容词在作文中的共现。为了识别中国学习者的错误模式，我们与共现提取工具提取的标准日语用法的例子进行了比较。通过比较，我们发现中国学习者在使用“名”形容词时容易出现偏误，尤其是在使用汉语中也存在但日语中用法不同的词时。3）科技论文的连贯性语篇构建为了实现工科学生写作的综合性课程，一个中心任务是呈现科技论文的整体结构。为此，我们分析了科技论文的语篇风格特点，并从工程和农业期刊论文的前言和结果部分中提取了一些典型的句型。这一分析清楚地强调了向学习者提供写作图式的重要性，并提供尽可能多的合适的例子。

项目成果

戸次徳久, 仁科喜久子: "機能語の抽出ツールの開発"日本語教育方法研究会誌. 9-1. 10-11 (2002)

Norihisa Totsugi，Kikuko Nishina：“开发功能词提取工具”《日语教学方法研究组》杂志 9-1（2002）。

Non-KANJI Learners' acquisition of Japanese adjective-Using Learners' composition parallel corpus

非汉字学习者日语形容词的习得——学习者作文平行语料库的运用

• 发表时间: 2006
• 期刊: The Journal of Japanese Language Education Methods Vol.13 No.1
• 作者: CAO Hongquan;NISHINA Kikuko
• 通讯作者: NISHINA Kikuko

農学系・工学系日本語論文の「諸言」の論理展開分析

农工日语论文中“各种词”的逻辑展开分析

• 发表时间: 2005
• 期刊: 専門日本語教育学会 7号
• 作者: 村岡貴子;仁科喜久子他
• 通讯作者: 仁科喜久子他

Analysis on Adverbs by Using a Large Corpus -For a Composition System-

利用大型语料库分析副词-对于一个作文系统-

• 发表时间: 2006
• 期刊: The Journal of Japanese Language Education Methods Vol.12 No.1
• 作者: TOTSUGI Norihisa;NISHINA Kikuko
• 通讯作者: NISHINA Kikuko

日本語論文作成支援リソース再考-専門日本語教育の観点から-

日语论文写作支援资源的再思考——从日语专业教育的角度——

• 发表时间: 2006
• 期刊: 専門日本語教育学会研究討論会発表要旨集
• 作者: 因京子;大谷晋哉;仁科喜久子;深尾百合子;米田由喜代;村岡貴子
• 通讯作者: 村岡貴子