トピックモデルを適用した歯学系専門語彙集の作成

使用主题模型创建专业牙科词汇

基本信息

批准号：
21K00686
负责人：
高橋留美
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Showa University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

令和３年度はコーパスから語彙を選定する際の手法としてトピックモデル(潜在的ディリクレ配分法; LDA)が有効であることを検証するため、実際に歯学系英文雑誌に2015年に掲載された437本の研究論文およびレビューをテキストファイル化して作成したおよそ3万5千語規模のコーパスを用いて、歯学用語を収集し、トピックごとに整理した。この研究で利用したトピックモデルとはテキストマイニングの手法の一つであり、文書が複数のトピックすなわち主題から構成されており、各トピックにおいて単語がそれぞれの出現確率に従って分布しているという仮定のもとで、文書中の単語ごとにトピックを割り当てていく、つまりトピックごとに単語をグループ化していくことができる。令和４年度は、前年度の成果に基づき、これらのトピックごとに抽出された専門用語をどのように整理し、学習者が学習しやすいように提示するかを研究した。そのため、抽出された語彙群を詳細に分析し、生成されたトピックが歯学系専門領域に対応しているかを確認し、各トピックのもとに抽出された語彙が、出現頻度の身に基づいて抽出される語彙とどう異なるかを考察した。この結果から歯学系専門語彙リストを作成する際に、トピックモデルを適用することの利点と妥当性を主張することが目的であった。この成果は、日本英語表現学会第50回全国大会 (2021年12月19日開催）で口頭発表し、その内容を一部加筆修正して、さらに昭和大学学士会雑誌に発表するために論文にまとめている。

2021年，为了验证主题模型（Latent Dirichlet Allocation Method；LDA）作为从语料库中选择词汇的方法的有效性，我们使用了2015年实际发表在牙科英语期刊上的437个模型。我们通过将书籍研究论文和评论转换为文本文件创建了大约 35,000 个单词，收集了牙科术语并按主题进行组织。本研究中使用的主题模型是一种文本挖掘方法，它假设文档由多个主题或主题组成，并且单词根据其在每个主题中出现的概率进行分布，您可以为其中的每个单词分配一个主题。文档，或按主题对单词进行分组。 2020年，我们在上一年成果的基础上，研究了如何对每个主题提取的专业术语进行整理，并以更容易学习的方式呈现出来。因此，我们详细分析了提取的词汇组，确认生成的主题是否对应于牙科专业领域，并根据出现频率确定每个主题下提取的词汇是否正确。我们考虑了它与提取的词汇有何不同。。本研究的目的是论证在根据这些结果创建专门的牙科词汇表时应用主题模型的优点和有效性。该成果在日本英语表达学会第50届全国会议（2021年12月19日举行）上口头发表，并对部分内容进行了补充和修改，后转为论文在昭和大学学社发表我正在把它放在一起。