スマートフォンを用いた読書活動データからの未知単語推定
| 言語 | 日本語 |
|---|---|
| 種類 | 研究会等の予稿 |
| 著者 | 東村 理功，岩田 基，黄瀬 浩一 |
| 論文名 | スマートフォンを用いた読書活動データからの未知単語推定 |
| 論文誌名 | 2022年 電子情報通信学会 総合大会 講演論文集 |
| 発表番号 | D-15-10 |
| ページ数 | 1 |
| 発表場所 | オンライン |
| 査読の有無 | 無 |
| 発表の種類 | 口頭発表 |
| 年月 | 2022年3月 |
| 分野 | 学習解析 |
| キー | Riku2022_IEICE (id=1853) |
要約
語彙の習得は語学学習の基本である． スマートフォンの普及により，語学学習者は日々のスケジュールの中でより柔軟に学習できるようになっている． 新たな語彙を習得するためには，学習者個人が意味を知らない単語(以下，未知単語)を何らかの方法で語学学習の対象にしなくてはならない． そこで，文書中の未知単語を推定する指標の一つとして，単語の難しさを表す出現頻度を用いる方法がある． 一般に，単語の出現頻度が低い単語ほど，その単語が利用される機会が少ないため，どの学習者にとっても未知単語である可能性が高い．しかし，出現頻度は全ての学習者に共通する客観的な指標である． そのため，出現頻度の高い簡単な単語が未知単語である場合，学習の必要性が高いにも関わらず，出現頻度のみに基づいた学習では学習漏れの可能性がある． したがって，一人一人の学習者に応じた未知単語を推定する必要がある． 学習者固有の読書活動データの一つに読書時間がある．読書時間は，学習者の英文読解能力の指標として有効であることが報告されている． 本研究では学習者に依存しない文書特徴量に，スマートフォンのセンサデータで得られる読書活動データを組み込むことで未知単語推定の精度向上を目指す． 実験の結果，実験参加者14名のうち12名に対して，読書活動データが未知単語推定に寄与することを確認した．
関連ファイル
- …
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}