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研究テーマ
IT・IoT・AI・ロボティクス人文学
学科の分類
情報科学部情報メディア学科

言語理解AIを活用した「単語の使い分けマップ」の開発

情報科学部

情報メディア学科

計量言語学研究室

中西淳 講師

人工知能教育工学語彙学習

英作文を書いていて「この英単語はこのタイミングで使っていいのかな?」と迷うことは多くの英語学習者に共通する悩みだと思います。一方,どの英単語がどの文脈で使用できるかどうかを調べるのは簡単ではなく,結果的に馴染みのある単語を繰り返し使ってしまう傾向にあることが様々な研究で報告されています。本研究では,英語学習者が様々な単語の適切な使い方を学習できるように,近年注目を集めている言語理解AI(GPT・BERT)を活用して,様々な用例や類語の関係性を視覚化することのできる「単語使い分けマップ」の開発を目指しています。

単語の使い分けの難しさ

「あかん,ごじゃ眠いわ。」と聞いて,あなたは何と言っているか分かりますか?

これは播州地方出身の友人の発言で,彼によると「ごじゃ」は「とても」や「めっちゃ」のような意味を持つ播州地方の方言のようです。おそらく多くの日本人は「ごじゃ眠い」と聞いて,「ごじゃ」は「眠い」を強調する表現なんだなぁと推測できると思います。

珍しい単語を使いこなせるようになりたい私は,「ごじゃ」をマスターしようと日常生活の中で頻繁に使っていました。そんなある日,「とても(よく)喋る」という意図で「ごじゃ喋る」と発言しましたが,友人から「間違ったことを喋る」という意味になる可能性があると指摘を受けました。どうやら「ごじゃ」には「無茶苦茶に」という意味もあるようで,「とても」と同じ意味だと思って使っていると思いもよらない誤解が生じる可能性があるのです。

英語学習者のライティングの問題点

このようなことは英単語を勉強していると頻繁に起こります。日本語の「とても」に当たる「very」の類語に「fairly」や「remarkably」などがあります。これらの表現はすべて「very」と同じように使えるわけではなく,場面に応じて適切に使い分ける必要があります。単語帳で学習したはずの「fairly」や「remarkably」ですが使うタイミングが分からず,結果的に「very」のように汎用的で馴染みのある単語を何度も使い回してしまうことがよくあると思います。

その例として,日本人大学生がアメリカ留学中に書いた英語日記の一部を見てみましょう。

  1. All of these hamburgers are very huge and it was very hard to eat without using knife and fork.
  2. …they took care of me very well so I had very good time.

これらの英文では,「とても大きかった」や「とても良かった」など留学中に感じたことを強調するためにveryが多用されています。これらのveryは必ずしも間違いであるとは言えないですが,せっかくの思い出を詳細に伝えられなくなっているように感じます。中学校や高校で沢山の英単語を暗記したはずなのに,いざ英作文を書くとなると使い方が分からないという状況は頻繁に起こると思います。このような思いをしないためにも,英単語を学習する時には,その単語の類語との使い分けを意識して,実際に単語が使われている英文にたくさん触れることが重要だと言えます。

「単語使い分けマップ」の開発

本研究では,近年注目を集めている言語理解AI(GPT・BERT)を活用して,英語学習者が単語の使い方を学習するのを支援するためのオンラインツールを開発しようとしています。下の図は実際のWebシステムの画面です。

「検索語」に調べたい単語を入力して,「類語数」と「用例数」を選択することで,調べたい単語の類語が一覧で表示されて,さらに,それぞれの類語が各用例に置き換えられる確率の高さに応じてグラデーションで提示されます。黒色に近いほど類語と置き換えられる可能性は高く,白色に近いほど類語に置き換えられる可能性は低くなります。例えば,上の図の1つ目の用例”My sister is very beautiful.”の”very”は,”incredibly”と置き換えられる確率は高いですが,”extremely”と置き換えられる確率は低いことがわかります。さらに,このシステムでは,類語や用例のレベルを指定することができるため,自分の英語力に合わせた類語や用例を提示してくれます。

このようなオンラインツールを開発することで,英語ライティングにおいて単語の使い分けができるようになり,さらには,英語学習者が単語の細かいニュアンスの違いを理解できるようになることが期待されます。また,今後様々な情報技術を取り入れることによって,英語学習者がより効率的に単語を学習できることを目指しています。

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)中西淳『e-Learning教育研究』15p.13-24.

「ニューラルネットワークを活用した類語検索システムの開発—シソーラスにお ける形容詞goodの記述との比較— 」(2023)中西淳『e-Learning教育研究』17p.13-24.

「【最優秀論文賞受賞】外国語学習者のための語彙学習支援ツールの開発―文章生成 AI の活用による新たな試み―」(2023)中西淳『2023PCカンファレンス論文集』p.128-131.

研究者INFO: 情報科学部 情報メディア学科 計量言語学研究室 中西淳 講師

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SDGs
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本技術のコアは,遺伝的アルゴリズムを用いて放送局の送信電力と使用チャネルを割り当てる際,膨大な地図情報を取り入れると計算不能になるため,各局の放送エリアを簡単に近似できる数学モデルを構築し,これを最適化アルゴリズムに入れることで,計算を可能にする.

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Mellor Andrew

Learning New Vocabulary

Students of English need to learn a lot of vocabulary. To be successful, they need to decide what vocabulary items to learn. As they choose which vocabulary items to study, considering the frequency of the vocabulary items in general use may be useful as well thinking about their own personal needs. They also need to decide which aspects of those vocabulary items to learn. and how to learn those vocabulary items. There are many aspects involved in learning vocabulary items related to form, meaning and use. Also they need to decide how to study vocabulary. This may include questions as to whether to learn items in isolation or context, whether to learn in semantic groups and how to reinforce and review learning.

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濵田 悦生

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厚生労働省が提供する新型コロナウイルス感染症に関するデータはオープンデータである。2020年から2022年までの新型コロナウイルスの実データとしては大変貴重なものになっている。このデータは全国で収集された、PCR検査数、PCR陽性者数、重症者数、死亡者数などを含むが、単回帰モデルやシンプルな時系列モデルを適用することによって、学部3年生向けのPBL教材で使うことの出来そうな実例分析を作成することが見込まれる。学生にとっても非常に身近で切実なデータであり、その教育的効果は高いであろう。

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藤元 章

「人類の危機への挑戦」をテーマにした課題解決型授業

[概要] 大阪工業大学の工学部では,PBL(ProblemあるいはProject-Based Learning)を基軸とした教育カリキュラムを実施しています。1年次では各学科の専門分野に関連した課題の実験・実習的なPBLを行い,2年次生には物理学,地球科学,生物科学の分野横断型PBLを提供しています。2015年度から2018年度まで「火星移住計画」を題材にして, 2019年度から2022年度まで「太陽系ツアー」を題材にして進めてきました。そして, 2023年度からは,惑星・宇宙の枠を飛び出して,「人類への危機への挑戦」をテーマにしたPBL型授業を進めています。

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田岡 育恵

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村木 祐太

植物画像を対象とした枝の構造復元

近年,農家の高齢化や減少に伴い,カメラを用いた植物の自動監視技術が注目されている.しかし,植物の成長具合を判断する指標である枝構造の情報を取得する場合,葉によって枝が隠れてしまうため枝の情報を取得することが困難である.そこで,本研究では対象の植物を多視点から撮影し,多視点からの植物画像を入力として,枝の三次元構造を復元する.はじめに,多視点から撮影した植物画像に対して,深層学習による画像変換を行い,枝の存在確率画像を生成する.枝の存在確率画像とは,枝の存在確率を画素値で表した画像のことを指す.そして,多視点での枝の存在確率画像を用いて,三次元構造の復元を行うことで枝の構造復元を実現する.

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田岡 育恵

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譲歩・対比の用法のand について「butと交換可能」という記述が辞書に見られる:/ ǽnd / [対照]それなのに、しかし、(また)一方《♦butと交換可能》;[譲歩的に]・・・なのに(小西友七・南出康世編集主幹『ジーニアス英和大辞典』).しかし,譲歩・対比を表すのにbutではなく,わざわざandを使うのは,それなりの伝達効果を見込んでのことである.譲歩・対比の文脈で使用されているandについて,butにはないandの伝達効果を紹介する.

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平 博順

日本語機能表現解析技術

私たちの研究室では、複数の形態素から構成され,一つの機能語として働く表現である日本語機能表現について、入力文中の機能表現と特定と意味解析を行う技術の精度向上に取り組んでいます。

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西堀 泰英

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中西 知嘉子

エッジAIで高精度物体認識・物体検出・姿勢推定

組み込み市場では,運用コストやセキュリティー,リアルタイム性などの問題から,エッジ(端末側)で単独処理できる「エッジAI」が期待されている.その実現方法であるFPGAによるエッジAIは根強いニーズがありながら,デバイスが高価格,実装が難しい,量子化による性能劣化という問題点があった.そこで,我々は,低価格のデバイスをターゲットにし,推論アルゴリズムを解析することで,効率よくアクセラレートする回路をFPGAで実装,処理を最適化することで,低消費電力で高速な推論処理を実現している.

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