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日本語学習者のための自動作文添削システムの開発

日语学习者自动作文批改系统的开发

基本信息

批准号：
22650209
负责人：
堀玄
金额：
$ 0.45万
依托单位：
Asia University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Challenging Exploratory Research
财政年份：
2010
资助国家：
日本
起止时间：
2010 至无数据
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22650209/
关键词：
e-ラーニング日本語教育教育工学

项目摘要

形態素解析などの自然言語処理技術を応用して、日本語学習者の作文練習を支援するシステムを開発した。具体的には、日本語学習者の作文から典型的な日本語の誤用例を収集して分類し、各分類の誤用を含む作文の形態素解析結果をもとに、自動的に誤用の箇所とその修正例を表示する作文添削システムを開発した。「表記」の誤用(特に片仮名語の表記)と「語彙」の誤用(特に母語の語彙を使った誤り)について、誤用箇所を特定し修正例を表示することが可能となり、また形態素解析エンジンが参照する辞書への誤用例の登録を進め、より多くの誤用を特定できるようになった。学習者ごとにどのような類型の誤用が多いかといった統計情報の分析に、行列の特異値分解等を応用した。一方、平仮名語の誤用を含む文を形態素解析すると、全体として不自然な解析結果が出力され、これをもとに誤用箇所の特定と修正例の表示を行うことは難しいことが明らかになった。今後、形態素解析エンジン自体に変更を加えるなどして、辞書に登録された語彙と濁点・半濁点・長音記号だけが異なる語彙などを自動的に判別できるようにすることにより、この問題を解決することができる。自動添削システムには、人間が行うようなレベルの添削は期待できないが、限られた数の教員では不可能な量の添削が可能になる上、逆に人間であれば見逃す可能性のある単純なミスを見逃さないといったメリットがあることが明らかになった。

Morpheme analysis and natural language processing technology, Japanese language learners' composition practice support, and open 発した. Specific examples, compositions for Japanese language learners, typical examples of misuse of Japanese language, collection, classification, and misuse of each category, including examples The result of text morphological analysis is をもとに, and the automatic misuse of の箇sho とそのcorrection example をrepresents するcomposition addition and cutting システムを开発した. Misuse of "expression" (特に片仮名语のexpression) and misuse of "vocabulary" (特に Mother tongue's vocabulary を使ったMistakeり)について, misuse of 箇地をSpecificしCorrection exampleをexpressionすることがpossible となり、またmorpheme analysis エンジンがrefer to するlexiconへのMisuse examples of login を enter め, より多くのmisuse をspecific できるようになった. Learner's misuse of the type of data and analysis of statistical information, special value decomposition of rows and columns, etc. One party, the misuse of flat and 仮 nouns, the morphological analysis of the morpheme, and the unnatural analysis result of the whole body.れ, これをもとにMisuse of the specific と correction example of 箇sho のexpression を行うことは difficult しいことが明らかになった. From now on, morpheme analysis, morphological analysis, self-reflection, addition, dictionary registration, lexicon, voicing point, semi-voiding point, and long phonetic notation No. だけがdifferent なるvocabulary などをAutomatically distinguish できるようにすることにより, このproblemをsolve することができる. Automatic addition and cutting, human world's travel, expectation, teacher's expectation, limited number of teachers, impossible and quantity, addition and cutting, possibleになる上、 inverse に人间であれば见狠す的possibilities のある単正なミスさないといったメリットがあることが明らかになった.