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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
研究テーマ
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横山 恵理

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山内 雪路

フリーWiFi接続サービス監視方式と監視装置

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ワタリガニ養殖の持続可能なDX化プロジェクト

本研究課題では,食用カニであるワタリガニの養殖を対象とし,その収穫率向上のためにICT(情報通信技術),Internet of Things(IoT),およびAI(人工知能)を適用した次世代ワタリガニ養殖の持続可能なDX化の体系化に向けた実証的研究に取り組んでいる.養殖業におけるICT・IoT・AIの適用は黎明期であり効果的な活用方法について模索しているのが現状である.ワタリガニの養殖環境を有し,これまで共に研究を行っているハサヌディン大学(インドネシア)及び伊良部島を研究拠点とし,効率的かつ効果的な次世代のワタリガニ養殖方法の研究開発を実施している.

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手に持って簡単に撮影できる全方位カメラ(360度カメラ)が普及し、気軽に360度全方位画像・映像を取得できるようになってきました。このような画像や映像は、Googleストリートビューや不動産サイトでの物件内覧といったVRシステムに利用され、ユーザが好きな方向を見回すことができます。しかし、全方位カメラによる撮影では、その撮影者や周辺の動物体も画像・映像中に映り込んでしまうことが多く、そのままの画像をVR用途で使うことはできません。そこで本シーズでは、複数の画像を合成することで撮影者や動物体を全方位画像から消去します。

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