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B C76 日本語学習者の作文自動誤り訂正のための語学学習 SNS の添削ログからの知識獲得

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Academic year: 2018

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表 3 複数の添削がついている例 学習者の書いた文 三人はそれぞれ自分 の方式で 感情を表 れ ます。 添削後の文 1 三人はそれぞれ自分 なりの表現で 感情を表 し ます。 添削後の文 2 三人はそれぞれ自分 なりに 感情を表 し ます。 表 4 HTML からの添削文の抽出 学習者の書いた文 去年は参加してなかった、見るだけ。 HTML タグによる添削 後の文 去 年 は 参 加 <span class="sline"> し て な かった</span><s
表 5 Lang-8 内の添削の例 学習者の書いた文 ビデオゲームをやました 添削後の文 ビデオゲームをや り ました 学習者の書いた文 銭湯に行った。 添削後の文（コメント付き） 銭湯に行った。 いつ行ったかがある方がいい 表 6 Lang-8 内での添削が全て正しく行なわれていない問題 学習者の書いた文 この 4 つ が 僕 は 少年のころに発売されて 添削後の文（誤りを含む） この 4 つ は 僕 は 少年のころに発売されて 正しい文 この 4 つ は 僕 が 少年のころに発売されて ii
表 7 分割モデルによる性能比較 (a) テストデータ：母語が英語の学習者の文 単語 – 単語 文字 – 文字 文字 – 単語 再現率 0.116 0.106 0.127 適合率 0.348 0.397 0.313 F 値 0.172 0.166 0.180 (b) テストデータ：母語が中国語の学習者の文 単語 – 単語 文字 – 文字 文字 – 単語 再現率 0.169 0.183 0.129 適合率 0.546 0.541 0.455 F 値 0.258 0.272 0.200 iii
表 9 NAIST 誤用コーパスをテストデータとした場合の誤りタイプ別再現率と正答数 トレーニングコーパス NAIST 誤用コーパス Lang-8 誤りタイプ ( 正答数 ) 単語 – 単語 文字 – 文字 文字 – 単語 単語 – 単語 文字 – 文字 文字 – 単語 助詞 (89) 0.056 (5) 0.034 (3) 0.056 (5) 0.067 (6) 0.045 (4) 0.067 (6) 語彙選択 (58) 0.069 (4) 0.052 (3) 0.103 (6) 0.034 (2) 0.

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