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アイテム
応用言語学と自然言語処理のリーダビリティ判定に対するアプローチの違い
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/212381
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/212381d5b8560e-c35b-49f8-b0a5-ed85aca7042a
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
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オープンアクセス |
Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
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公開日 | 2021-08-21 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | 応用言語学と自然言語処理のリーダビリティ判定に対するアプローチの違い | |||||||
言語 | ||||||||
言語 | jpn | |||||||
資源タイプ | ||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
資源タイプ | technical report | |||||||
著者所属 | ||||||||
東京学芸大学 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Tokyo Gakugei University | ||||||||
著者名 |
江原, 遥
× 江原, 遥
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | リーダビリティ判定は,テキストを入力として,そのテキストの読みやすさを自動的に判定する手法である.応用言語学の分野においては,語彙テストの結果をもとに個々の学習者が所与のテキストを読解可能か判定する個人化リーダビリティ判定の研究が活発に研究されている.また,自然言語処理の分野においても,リーダビリティ判定の研究は盛んにおこなわれており,近年は,特に第二言語学習者向けの性能評価用のデータセットも整備されてきている.しかし,この 2 つのアプローチの研究は,双方のコミュニティで活発かつ継続的に研究されているにもかかわらず,相互の引用がほとんどない.本発表では,まず,両系統の手法を機械学習の観点から分類し,機械学習の観点からは両系統の手法の性能比較が可能であることを示す.そして,相互の引用が少ない理由について,両アプローチでの問題設定・目的の違いから考察する.そのうえで,応用言語学の手法を用いた自動リーダビリティ判定器を作成したところ,ニューラル言語モデルなどを駆使した既存手法より高精度かつ高速であったという実験結果について報告する. | |||||||
書誌レコードID | ||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
収録物識別子 | AN1010060X | |||||||
書誌情報 |
研究報告人文科学とコンピュータ(CH) 巻 2021-CH-127, 号 6, p. 1-8, 発行日 2021-08-21 |
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ISSN | ||||||||
収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||
収録物識別子 | 2188-8957 | |||||||
Notice | ||||||||
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
出版者 | ||||||||
言語 | ja | |||||||
出版者 | 情報処理学会 |