日本語学習者のための自動作文添削システムの開発

日语学习者自动作文批改系统的开发

基本信息

批准号：
22650209
负责人：
堀玄
金额：
$ 0.45万
依托单位：
Asia University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Challenging Exploratory Research
财政年份：
2010
资助国家：
日本
起止时间：
2010 至无数据
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22650209/
关键词：
e-ラーニング日本語教育教育工学

项目摘要

形態素解析などの自然言語処理技術を応用して、日本語学習者の作文練習を支援するシステムを開発した。具体的には、日本語学習者の作文から典型的な日本語の誤用例を収集して分類し、各分類の誤用を含む作文の形態素解析結果をもとに、自動的に誤用の箇所とその修正例を表示する作文添削システムを開発した。「表記」の誤用(特に片仮名語の表記)と「語彙」の誤用(特に母語の語彙を使った誤り)について、誤用箇所を特定し修正例を表示することが可能となり、また形態素解析エンジンが参照する辞書への誤用例の登録を進め、より多くの誤用を特定できるようになった。学習者ごとにどのような類型の誤用が多いかといった統計情報の分析に、行列の特異値分解等を応用した。一方、平仮名語の誤用を含む文を形態素解析すると、全体として不自然な解析結果が出力され、これをもとに誤用箇所の特定と修正例の表示を行うことは難しいことが明らかになった。今後、形態素解析エンジン自体に変更を加えるなどして、辞書に登録された語彙と濁点・半濁点・長音記号だけが異なる語彙などを自動的に判別できるようにすることにより、この問題を解決することができる。自動添削システムには、人間が行うようなレベルの添削は期待できないが、限られた数の教員では不可能な量の添削が可能になる上、逆に人間であれば見逃す可能性のある単純なミスを見逃さないといったメリットがあることが明らかになった。

我们开发了一个系统，通过应用词法分析等自然语言处理技术来支持日语学习者的写作练习。具体来说，我们开发了从日语学习者的作文中收集和分类日语误用的典型例子，并根据对每个类别中包含误用的作文进行形态分析的结果，自动识别误用发生的地方。显示更正示例的论文更正系统。关于“符号”（特别是片假名文字符号）和“词汇”（特别是使用母语词汇的错误）的误用，现在可以识别误用的地方并显示纠正示例，词法分析引擎可以通过在通过参考词典，我们现在能够识别出更多的误用。我们应用矩阵奇异值分解等方法来分析统计信息，例如每个学习者常见的误用类型。另一方面，当对包含误用平假名单词的句子进行词法分析时，整体上输出不自然的分析结果，并且已经清楚的是，难以识别误用部分并基于此显示纠正示例。将来，我们将通过对词法分析引擎本身进行更改来解决这个问题，使其能够自动区分词典中注册的词汇和仅在dakuten、handakuten和长音标记方面不同的词汇。不能指望自动校正系统能够达到人类能够执行的校正水平，但它们可以进行大量的校正，而这在有限数量的指导员的情况下是不可能的，相反，它们也可以进行人类可能错过的简单校正。这种方法的优点是不会忽略错误。