前置詞情報を利用した冠詞誤り検出(教育工学)

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概要

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本論文では, 日本人英語学習者の書いた英文に多く見られる冠詞誤りを, 前置詞情報を利用して検出する前置詞モデルを提案する.冠詞誤りを検出する従来手法として, 英字新聞などの電子化コーパスから得た統計量に基づいた統計モデルがある.しかしながら, 冠詞の用法には例外が多く, 統計モデルの性能はまだ十分でない.そこで, 前置詞モデルでは, 前置詞情報を用いて統計モデルの性能を改善し, 例外的な冠詞の用法にも対応した誤り検出を行う.実験の結果, 前置詞句内の冠詞誤りに対して, 前置詞モデルの性能(F-measure=0.72)は, 統計モデルの性能(F-measure=0.53)を大幅に改善することを確認した.
社団法人電子情報通信学会の論文
2005-04-01

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