权益分类	功能权益	普通用户	{{item.name}}会员
{{category.name}}	{{benefitItem.name}}

拡張サフィックス・アレイを用いた語学学習用作文支援システムに関する研究

基于扩展后缀数组的语言学习写作支持系统研究

基本信息

批准号：
20650143
负责人：
北研二
金额：
$ 1.98万
依托单位：
The University of Tokushima
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Challenging Exploratory Research
财政年份：
2008
资助国家：
日本
起止时间：
2008 至 2010
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-20650143/
关键词：
教育工学外国語学習サフィックス・アレイ

项目摘要

本研究では、大規模な言語データから強力かつ柔軟な言語生成モデルを機械学習することのできるデータ構造である拡張サフィックス・アレイの提案、および、拡張サフィックス・アレイを作文支援システムに適用することを目的としている。本年度は、20年度、21年度での研究成果を実装した文字列予測システムの開発および評価を行った。1.拡張サフィックス・アレイに基づく文字列予測システムの研究開発拡張サフィックス・アレイを用いて、自然言語の文章データから、後続する可能性のある文字列を予測する機能をプログラムとして実装した。また、日本語のように、単語境界の曖昧な言語に対して、辞書等の教師データを用いずに単語境界を判定し、最適な文字列を生成する手法として、隣接文字間の統計情報に基づくエントロピーを利用した手法の実装も行った。2.文字列予測システムの評価新聞記事データを用いて、開発した文字列予測システムの評価を行った。評価実験では、新聞記事中の文字列から、予測文字列を上位20個まで出力し、出力文字列の中から言語的に適切だと思われる個数を計測したところ、98%の精度を得た。また、文字列予測システムを作文支援として用いる際に、ユーザの入力をどれだけ軽減できるかという測定実験を行い、作文支援システムの有効性についても調べた。

This study aims to develop a system for learning speech on a large scale, from strong to soft, from machine learning to composition support. This year, the research results of 2010, 2015 and 2016 were published and evaluated. 1. Research and development of text prediction system based on text prediction, text prediction system based on text prediction system based on text prediction, text prediction system based on text prediction system based on text prediction, text prediction system based on text prediction, text prediction system based on text Japanese language, plain language, ambiguous speech, dictionary, etc. Teacher's language, plain language, ambiguous speech, dictionary, ambiguous speech, dictionary, ambiguous speech, ambiguous speech, dictionary, ambiguous speech ambiguous 2. Text column prediction system review news item use, open text column prediction system review The number of words in the text column of the evaluation and the text column of the prediction in the news record is 20, and the number of words in the text column of the output is 98% accurate. In addition, in the case of text column prediction, the input force of the text column is reduced, and in the case of text column prediction, the input force of the text column is reduced.