Basic study for Japanese Composition Support System for Scientific Students employing Natural Language Processing Techniques.

使用自然语言处理技术的理工生日语作文支持系统的基础研究。

• 批准号: 14580183
• 负责人: NISHINA Kikuko
• 金额: $ 2.3万
• 依托单位: Tokyo Institute of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2002
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2002 至 2005
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-14580183/
• 关键词: Morphological analysis; Co-occurrence; Error analysis; Overseas students; Data collection; Databases; Scientific texts; Pedagogical strategies; 中国語母音話者; 分野別文型特徴; 日本語学習支援; シソーラス; 類語; 誤用コーパス; 語彙運用; データ中の構文型別頻度; 統語データベース

We have studied Japanese composition from three different perspectives for second language learners.1) Utilizing natural language processing techniques :We have developed an extraction tool that presents some co-occurrence words for Japanese nouns and adjectives. We extracted co-occurrence data for adjectives and nouns from newspaper articles covering a total of 10 years using morphological and syntactic analyzers.2) Learner error analysis : Employing a developed analysis toolWe created, a corpus of Japanese compositions written by Chinese student, which we analyzed for co-occurrence of nouns and adjectives within the compositions. In order to identify the error patterns for Chinese learners, we made comparisons with examples of standard Japanese usage extracted by the co-occurrence extraction tool. Based on these comparisons, we found that Chinese learner tend to make errors with na-Adjectives, particular for words that also exist in Chinese but where the usage is different in Japanese.3) Creating coherent discourse for scientific compositionsIn order to realize comprehensive courses of written composition for technical students, a central task is to present the overall structures of scientific papers. To that aim, we have analyzed the specific features of discourse styles in scientific documents.We extracted a number of typical sentence patterns from the prefaces and result sections of engineering and agricultural journal articles. This analysis clearly highlighted the importance of presenting writing schema to learners with a rich supplement of as many appropriate examples as possible.

我们从三个不同的角度为第二语言学习者研究了日语作文。1）利用自然语言处理技术：我们开发了一种提取工具，可以呈现日语名词和形容词的一些共现词。我们使用词法和句法分析器从涵盖总共 10 年的报纸文章中提取了形容词和名词的共现数据。 2) 学习者错误分析：采用开发的分析工具我们创建了一个由中国学生撰写的日语作文语料库，我们将其分析组合物中名词和形容词的共现情况。为了识别中文学习者的错误模式，我们与共现提取工具提取的标准日语用法示例进行了比较。基于这些比较，我们发现中国学习者在使用“na”形容词时容易犯错误，特别是对于汉语中也存在但日语中用法不同的单词。3）为科学作文创建连贯的话语以实现综合课程对于技术学生来说，写作文的中心任务是呈现科学论文的整体结构。为此，我们分析了科技文献中语篇风格的具体特征。我们从工程和农业期刊文章的前言和结果部分中提取了一些典型的句型。该分析清楚地强调了通过尽可能多的适当示例的丰富补充向学习者呈现写作模式的重要性。

项目成果

戸次徳久, 仁科喜久子: "機能語の抽出ツールの開発"日本語教育方法研究会誌. 9-1. 10-11 (2002)

Norihisa Totsugi，Kikuko Nishina：“开发功能词提取工具”《日语教学方法研究组》杂志 9-1（2002）。

農学系・工学系日本語論文の「諸言」の論理展開分析

农工日语论文中“各种词”的逻辑展开分析

• 发表时间: 2005
• 期刊: 専門日本語教育学会 7号
• 作者: 村岡貴子;仁科喜久子他
• 通讯作者: 仁科喜久子他

Non-KANJI Learners' acquisition of Japanese adjective-Using Learners' composition parallel corpus

非汉字学习者日语形容词的习得——学习者作文平行语料库的运用

• 发表时间: 2006
• 期刊: The Journal of Japanese Language Education Methods Vol.13 No.1
• 作者: CAO Hongquan;NISHINA Kikuko
• 通讯作者: NISHINA Kikuko

戸次徳久, 仁科喜久子: "名詞の類語に関する情報の抽出に関する検討--名詞-述語関係,生産性を中心に"日本語教育方法研究会誌. 10-2. 28-29 (2003)

Norihisa Toji，Kikuko Nishina：“名词同义词信息提取的研究——关注名词-谓语关系和生产力”日本语言教育方法研究协会杂志10-2（2003）。

Analysis on Adverbs by Using a Large Corpus -For a Composition System-

利用大型语料库分析副词-对于一个作文系统-

• 发表时间: 2006
• 期刊: The Journal of Japanese Language Education Methods Vol.12 No.1
• 作者: TOTSUGI Norihisa;NISHINA Kikuko
• 通讯作者: NISHINA Kikuko