英語学習者が書いた英作文を調べると，英語母語話者に比べて多様な語彙を十分に使用できていない傾向にある。単語の意味を知っていても，その語をどのような文脈で使用できるかについての知識が不足しており，限られた単語ばかりを使って英作文をしていることが多い。この問題を解決するため，本研究では，近年注目を浴びているニューラルネットワークの技術を用いた「類語検索システム」を開発し，英語学習者の語彙の多様性を高めるための学習支援への活用の可能性を探る。
対照中間言語分析 |
コンピュータの発達により，大量のテキストデータ(コーパス)を収集し，それらを解析することができるようになった。これに伴い，英語母語話者や英語学習者が書いたテキストデータを比較することで，英語学習者の特徴や問題点を明らかにする「対照中間言語分析」が注目を浴びている。英語学習者の問題の一例として，強意副詞veryの過剰使用が挙げられる。右図はICNALE(The International Corpus Network of Asian Learners of English)と呼ばれるコーパスに含まれる英語学習者の強調副詞veryの使用例である。これらの使用例は必ずしも間違いではないが，様々な強調副詞(extremelyやquiteなど)がある中で，英語学習者はveryを多用してしまっている傾向がある。
類語(言い換え表現)学習の重要性 |
英作文では同じ表現を何度も使用することは好ましくないと考えられており，veryのような平易で汎用性の高い表現を何度も使い回すのではなく，場面に応じて様々な表現を使い分ける必要がある。近年，自然言語(英語・日本語など)を解析する技術が発達し，類語や言い換え表現を簡単に検索できるようになっている。例えば，左図は，ニューラルネットワークを用いてveryと意味的に類似度の高い語を抽出し，ワードクラウドという手法で図式化したものである。このような技術をライティングの際に使用することにより，表現の幅が広がるようになると考えられる。しかし，これらの意味的に類似している語は数が膨大であり，また，文脈や周辺の語との相性によって単語を使い分ける必要がある。
類語検索システムの開発 |
右図は，現在開発途中である「類語検索システム」のインタフェイスである。このシステムに「I am feeling very well.」という用例と合わせてveryを検索すると，ニュートラルネットワークを用いて意味の類似度と文脈の適応度を計算し，veryと意味的に近しく，さらに，文中のveryと置き換えられる可能性の高い語を提示してくれる。veryとの意味類似度が高い語にprettyやquiteが挙げられているが，importantなどの周辺語との相性を計算し，particularlyやespeciallyなどの語を提示している。このようなシステムにより，英語学習者は，場面に応じてより幅広い語を使い分けるための学習支援が可能になると考えられる。
論文
「スマートフォンを用いた新たな英単語学習の検討―Google FormとKahoot!を組み合わせた授業実践をふまえて―」(2021)『e-Learning教育研究』15p.13-24.
「シソーラスを活用した語彙学習の効果検証―多岐選択問題作成を通して―」(2022)『外国語教育メディア学会関西支部研究集録』20p.57-69.
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