Development of Readability Index for EFL Learners with Artificial Intelligence
利用人工智能开发英语学习者可读性指数
基本信息
- 批准号:19K00902
- 负责人:
- 金额:$ 1.75万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
- 财政年份:2019
- 资助国家:日本
- 起止时间:2019-04-01 至 2024-03-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
本研究の最終的な目的は、日本人の英語学習者のためのリーダビリティ指標である「Ozasa-Fukui Year Level Index (OFYL)」を、2020年より各教育課程において順次実施される新学習指導要領の規準に対応したものに改良することであり、これを機械学習を用いて行うということである。そのために今年度は、OFYLを構成するリストの改良を試みた。OFYLの算定式は「一文あたりの語数」「一語あたりの音節数」「語の難易度」「一文あたりの熟語の難易度」から構成されているが、新学習指導要領に即した改良のためには、まず単語と熟語の難易度リストを新学習指導要領で出現する単語熟語に沿ったものに改良する必要がある。また機械学習を行うためには、リストのサイズは可能な限り大きい方が望ましいので、教科書に実際に出現するものだけでなくそれとなるべく似た質の単語熟語を集め、それらの難易度を付与したリストにする必要がある。今年度は特に、最終的に機械学習を用いて改良をするためにこのリストを「英語共起辞書」を使用して作成することを目標とした。英語共起辞書はいわゆる市販の「辞書」とは異なりプログラミングで使用するためのデータベースで、語同士の共起関係とその意味役割の情報などを含んでいる。これを利用して、共起している語が出現する例文の文法構造を推測し、その文法項目から難易度を割り当ていることが可能であることを発見した。この結果は論文にまとめて国際学会に発表し、Proceedingsに掲載された。また、論文集にも投稿し、現在は査読結果を待っている状態である。
本研究的最终目的是在 2020 年开始在各教育课程中实施的新学习指导中使用日本英语学习者的可读性指数“Ozasa-Fukui Year Level Index (OFYL)”。目标是改进系统以满足指南的要求,这是通过机器学习来完成的。为此,今年我们尝试改进 OFYL 的组成列表。 OFYL 计算公式由“每个句子的单词数”、“每个单词的音节数”、“单词难度”和“每个句子的习语难度”组成。为此,首先要提高词句难度表,使其与新课纲中出现的词句保持一致。此外,为了进行机器学习,希望列表大小尽可能大,因此我们不仅收集了课本中实际出现的单词,还收集了质量尽可能相似的单词和短语,并且需要给他们分配难度级别。今年,我们特别致力于使用“英语同现词典”创建此列表,以便最终使用机器学习对其进行改进。英语同现词典与所谓的市售“词典”的不同之处在于,它是用于编程的数据库,并且包含单词之间的同现关系及其语义角色的信息。利用这一点,我们发现可以推断出共现单词出现的例句的语法结构,并根据语法项目分配难度级别。结果总结在一篇论文中,在国际会议上发表,并发表在《会议录》上。该论文也已提交论文集,目前正在等待同行评审结果。
项目成果
期刊论文数量(2)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Improvement of an English Readability Scaling Tool with Machine Learning: a study on the development of a new dictionary database in the readability tool
利用机器学习改进英语可读性缩放工具:可读性工具中新词典数据库开发的研究
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Mariko Sakamoto;Akira Nakano
- 通讯作者:Akira Nakano
Improvement of an English Readability Scaling Tool with Machine Learning: a study on the development of a new dictionary database in the readability tool
利用机器学习改进英语可读性缩放工具:可读性工具中新词典数据库开发的研究
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Mariko Sakamoto;Akira Nakano
- 通讯作者:Akira Nakano
Improvement of an English Readability Scaling Tool with Machine Learning: a study on the development of a new dictionary database in the readability tool
利用机器学习改进英语可读性缩放工具:可读性工具中新词典数据库开发的研究
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Mariko Sakamoto;Akira Nakano
- 通讯作者:Akira Nakano
Improvement of an English Readability Scaling Tool with Machine Learning: a study on the development of a new dictionary database in the readability tool
利用机器学习改进英语可读性缩放工具:可读性工具中新词典数据库开发的研究
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Mariko Sakamoto;Akira Nakano
- 通讯作者:Akira Nakano
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ patent.updateTime }}
坂元 真理子其他文献
坂元 真理子的其他文献
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
相似海外基金
個人線量計装着位置を予測する機械学習モデルを使用した誤装着防止に有効な要因の解明
使用预测个人剂量计附着位置的机器学习模型阐明防止错误附着的有效因素
- 批准号:
24K13291 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 1.75万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
エッジデバイスによる大規模分散機械学習フレームワークの開発
使用边缘设备开发大规模分布式机器学习框架
- 批准号:
24KJ0948 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 1.75万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
機械学習のアプローチによるPatient-based Real-time Quality Controlの開発
使用机器学习方法开发基于患者的实时质量控制
- 批准号:
24K10577 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 1.75万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Leveraging Machine Learning to Examine Engineering Students Self-selection in Entrepreneurship Education Programs
利用机器学习检查工科学生在创业教育项目中的自我选择
- 批准号:
2321175 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 1.75万 - 项目类别:
Standard Grant
An Explanatory Machine Learning Framework for Teacher Effectiveness in STEM Education
STEM 教育中教师效能的解释性机器学习框架
- 批准号:
2321191 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 1.75万 - 项目类别:
Standard Grant