Exploring high-reliability and cost-effective methods for generating feedback comment generataton for writing learning

探索高可靠性和高性价比的写作学习反馈评论生成方法

• 批准号: 22K12326
• 负责人: 永田 亮
• 金额: $ 2.58万
• 依托单位: Konan University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2022
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2022-04-01 至 2026-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K12326/
• 关键词: 生成問題の分類問題への近似; 言語モデルに内在する文法知識; 解説文生成; 語学学習; 学習支援; 自然言語処理; 人工知能

本年度は，低コストかつ高信頼度な解説文自動生成の実現を目指して基礎的な調査を行った．具体的には，「事前学習済みニューラルネットに内在する文法知識」について詳細な分析を行った．その結果，前置詞，冠詞など幅広い文法項目について知識を確認し，解説文生成に応用できる可能性を見出した．また，事前学習済みニューラルネットでは，文法誤りが，一般的な誤りと単語固有の誤りに分離されることも示した．以上により，誤りタイプの体系を作成した．更に，この発見に基いて，生成問題の分類問題へ近似する手法を提案した．前半部分について，国際学会で発表を行い，現在論文を投稿中である．また，後半部分については，国内学会発表を行い，現在国際学会論文を執筆中である．以上の結果は，研究計画で予定した以上の成果であり，順調に研究が進んでいる．

This year, コスト, low コスト,, high reliability な, the explanatory text is automatically generated, <s:1> actual occurrence を, the target is the な survey を line った based on て. Specific に は, "prior learning 済 み ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト に inner す る grammar knowledge" に つ い detailed line な analysis を っ て た. そ の results, prepositions, articles な ど picture hiroo い grammar project に つ い を confirm し て knowledge, commentary article generated に 応 with で き る を likely see a し た. ま た, prior learning 済 み ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト で は, grammar mistake り が, general な mistakenly り と 単 language inherent の mistakenly り に separation さ れ る こ と も shown し た. The above によ によ is mistaken for タ タ プ プ. The を system is made as た. Further, に, た, <s:1>, the common view of に basis て て, generation problem <s:1> classification problem へ approximate する approach を proposal た た. The first half of the paper is に, に, て and て. The international society で has issued a list of を and に. The paper is now available for submission at を. Youdaoplaceholder0, the second half に また て て, domestic academic reports を line また, and currently international academic papers を am being written である. The above <s:1> results で, the research plan で, the た, and the above <s:1> achievements であ, the に research が is further advanced to んで る る.

项目成果

文法誤りにおける一般誤りの分離可能性と解説文生成への応用

一般语法错误的可分性及其在解释句生成中的应用

• 发表时间: 2023
• 作者: 有水聡志;宗林留美;西川淳;永田亮，木村学
• 通讯作者: 永田亮，木村学

Exploring the Capacity of a Large-scale Masked Language Model to Recognize Grammatical Errors

探索大规模掩码语言模型识别语法错误的能力

• 发表时间: 2022
• 作者: Nagata Ryo;Kimura Manabu;Hanawa Kazuaki
• 通讯作者: Hanawa Kazuaki