心内辞書と語彙ネットワークの数理モデル化による第二言語運用支援システムの研究

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本研究の目的は、数理モデルによって心内辞書と複数のシステムを結びつけ、複数のシステムが共通して心内辞書を用いることができるようにすることである。最終年度である平成25年度は、研究代表者の本研究に関連する成果を博士論文にまとめた。博士論文では、「数理モデル」部分に「言語テスト手法」を対応させ、「システム」部分に「第二言語使用の支援システム」に対応させた。既存の英文校正や読解支援などの「第二言語使用の支援システム」の研究では、各システムが扱うタスク毎に個別的に論じられており、タスクを超えて、どのような言語テスト手法が適用しやすいかを論じた統一的なフレームワークは存在しなかった。博士論文では、システムのユーザの間のやりとりをThree-handshake Modelとしてモデル化し、どのようなタスクを扱う第二言語使用の支援システムに言語テスト手法が適用しやすいのかについて、統一的に論じた。平成25年度の課題になっていた、語彙ネットワークをも利用する数理モデルの提案については、語彙ネットワークから、グラフ上の能動学習手法を用いて、学習者の語彙力を計測するために適切な語彙の集合を取り出す手法を提案・実験・論文執筆し、これを投稿中である。また、言語教育への応用ではないが、関連語抽出のタスクにおいて、語彙ネットワークからラベル付けすべき語を提示し、人間にラベルを付けてもらう過程を逐次的に繰り返す形式の新たな能動学習手法を提案した。この手法は、将来的に、学習者の心内辞書を少量の語彙テストだけで計測する事につながるものである。この論文は、グラフを用いた自然言語処理の代表的なワークショップである、TextGraphs-8(自然言語処理の主要国際会議EMNLPに付属)に採録された(研究発表(1)-1)。その他、学習者の語彙力から、ネットワーク上の友達関係を予測する手法も提案した。