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ホーム言語理解AIを活用した「単語の使い分けマップ」の開発
SDGsの分類
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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尾崎 敦夫

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神田 智子

ユーザの視線行動に適応した エージェントの視線行動の開発と評価

シャイな人間は対話相手の視線に敏感であり,注視されることを嫌うということが示されている.本研究は実験参加者の視線行動に適応するエージェントの視線行動の開発と評価を目的とする.具体的には,対話中のユーザの視線行動をアイトラッカーで取得し,過去15秒間にユーザがエージェントの目を注視していた割合を基に対話エージェントがユーザの目を注視する割合を適応させ,ユーザと類似した凝視量を保ちながら視線行動をとる対話エージェントを開発した.評価実験では,シャイなユーザグループに対話のストレスの軽減効果および対話エージェントへの親近感の向上効果が見られた.

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樫原 茂

ワタリガニ養殖の持続可能なDX化プロジェクト

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安達 照

新しいテクノロジーを使った物理実験開発と物理教育への応用

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鎌倉 快之

トモグラフィー画像の3次元可視化プログラムの作成

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塚本 勝俊

電波を効率よく利用するヘテロジニアスワイヤレスシステム

Beyond 5Gなどの将来のワイヤレスアクセスネットワークにおけるフロントホールの課題に、無線アクセス区間の広帯域化に伴うMIMOアンテナ数の増加やIoT基盤への応用に起因したフロントホール伝送容量の増大、 一層のスモールセル化に伴って発生する膨大な数のDU(分散無線ユニット)を有する基地局設備の設置、それらへのフロントホールリンク数の増大がある。これらに対する一つの解決策となるのが光ファイバの中に様々な電波に対して透明な自由空間を提供するRoF (Radio over Fiber) ネットワークである。RoFを用いることによってヘテロジニアスワイヤレスに汎用的に使用できるフロントホールと基地局が実現できる。また分散アンテナシステムの構築も容易となる。本シーズでは、RoFによる分散アンテナシステムを紹介し、それを用いた位置検出システムへの取り組みについて述べる。

吉田 福蔵

教育センター実施の基礎学力調査により「分析できた新入生学力」

18歳人口が減少する中, いろいろな入試区分で入学した新入生の基礎学力を分析・把握することは, 大学の役割である. 大阪工業大学の工学部の8学科では, 1年次に物理を履修することが推奨されているため, 教育センターでは高校3年間の学びで培った数学と物理の力を, 入学時の基礎学力として調査する目的で「新入生学力確認テスト」を実施している. 現在は, 新入生学力確認テストを多角的に分析し, これを大学全学科の情報として共有することの重要性を認識し, 教育センターから発信している.

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西口 敏司

深層学習を用いた物体領域推定のための学習データの生成支援

深層学習を用いたセグメンテーションのための学習では,物体が写っている画像を物体毎に数百枚から数千枚用意し,画像に写っている物体の輪郭情報を人手でアノテーションする必要があり,労力やコストがかかるという問題がある.一方,RGB-Dカメラは各画素に対応する距離に関する情報も同時に獲得できるカメラである.本研究では,深層学習を用いた物体領域推定(セグメンテーション)のための学習に必要な物体の輪郭情報をRGB-Dカメラを用いて人手によらずに高速に獲得する手法を開発した.

江口 翔一

時系列データを用いたモデル化

近年の計算機システムの発展と利用環境の向上により、諸科学や産業界のあらゆる分野でデータが蓄積されている。このようにして大量に蓄積されたデータから、 その背後にある自然現象や社会現象のような複雑かつ不確実な現象を読み解くには、データから本質的な情報を抽出するための手法の開発が不可欠である。このとき、不確実現象の解明と予測、知識獲得のために重要な役割を果たすのが現象のモデル化であり、時系列データを用いた現象のモデル化の問題に取り組む。

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