視点情報と単語の出現頻度を用いた主観的高難易度単語の推定
| 言語 | 日本語 |
|---|---|
| 種類 | 研究会等の予稿 |
| 著者 | 大社 綾乃，Olivier Augereau，黄瀬 浩一 |
| 論文名 | 視点情報と単語の出現頻度を用いた主観的高難易度単語の推定 |
| 論文誌名 | 電子情報通信学会技術研究報告, パターン認識メディア理解研究会 |
| 発表番号 | PRMU2016-190 |
| ページ | pp.187-192 |
| ページ数 | 6 |
| 発表場所 | 北海道大学 |
| 査読の有無 | 無 |
| 年月 | 2017年2月 |
| 分野 | リーディングライフログ |
| キー | Okoso2017_PRMU (id=1538) |
要約
本稿では，視点情報と単語の出現頻度情報を組み合わせた，文書上の主観的高難易度単語の推定手法を提 案する．「主観的高難易度単語」とは，文書を読んだ際にユーザが難しいと感じた単語を表す．文書を読むだけで， 主観的高難易度単語を推定できれば，ユーザはどの単語を学習しなければならないかを簡単に把握することが可能 になり，学習補助に大変有用である．一般的に，難しい単語を目にすると，読む速度が遅くなる，前後の文を読み 返すなどの目の動きがみられる．提案手法では，視点情報と単語情報から主観的高難易度単語の推定を目指す．ま ずアイトラッカから取得した視点情報より特徴量を抽出し，単語情報と組み合わせて入力データを作成する．Deep Learningを用いて学習し，主観的高難易度単語を推定する．提案手法の有効性を示すため，５名の視点情報を記録 し，主観的高難易度単語の推定精度を検証した．検証の結果，全単語を対象とした場合，再現率が最大のとき，再 現率99.0%，適合率は33.4%であった．また，固有名詞を学習及び評価時に除いた場合は，再現率が最大のとき，再 現率99.0%，適合率は39.6%であった．これは比較手法である，出現頻度情報のみを用いた手法よりも勝る結果と なり，提案手法の有効性を示すことができた．
関連ファイル
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この文献を出力
書式の定義
書式の定義の書き方
{authors} のように波括弧でフィールドを挿入します．[ ... ] で囲んだ部分は，その中のフィールドが空のとき丸ごと省略されます．使えるフィールド：
{authors}{authors_and}{authors_ja}{authors_ja_tight}{authors_en}{authors_en_and}{authors_tight}{first_author}{title}{title_ja}{title_en}{journal}{journal_ja}{journal_en}{book_title}{volume}{number}{series}{presen_id}{pages}{pp}{num_pages}{year}{month}{month_en}{month_short}{ym}{date}{date_ja}{date_en}{publisher}{address}{location}{review}{review_ja}{review_en}{reviewed_mark}{presen_type}{type}{type_label}{doi}{url}{key}{awards}