2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)

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[1T3-GS-6] 言語メディア処理

2023年6月6日(火) 13:00 〜 14:40 T会場 (遠隔)

座長:竹岡 邦紘(NEC) [オンライン]

13:40 〜 14:00

[1T3-GS-6-03] Word Embeddingの可視化による英語学習者のためのL1 Vocabulary 3D Map (L1 Map)の開発と検証

小学校の「外国語活動」教材Let’s Try! 1の単語を対象に

〇金子 淳1、大槻 恭士2、坂口 隆之3、サコラヴスキー ジェシー4 (1. 三重大学 教育学部 英語教育講座、2. 山形大学 大学院理工学研究科、3. 山形大学 地域教育文化学部 児童教育コース、4. 三重大学 高等教育デザイン・推進機構 全学共通教育センター)

[[オンライン]]

キーワード:エンべディング、Word2vec、fastText、英語教育、単語ベクトル

外国語を学習している者はみな、結局、ネイティブ・スピーカーには敵わない、と常に思う。よほどの達人でない限り、いくら学習を重ねても、自分が話したり、書いたりする第二言語に誤りはないと言い切れない。それゆえ、必ずネイティブ・スピーカーにチェックを受ける必要が生じる。難しいとわかっているものの、ネイティブ・スピーカーが持つ言語感覚に近づくことはできないだろうか、という素朴な願望が、この研究のきっかけとなった。fastTextの学習済みモデルによる単語の埋め込みを3次元に次元削減し、可視化した際、それは語彙に関して、母語話者が持っている言語感覚を視覚的に表象しているのではないかと考えた。それをL1 Vocabulary 3D Map (略してL1 Map)と命名した。この実験では小学校「外国語活動」教材Let’s Try! 1の単語を対象に可視化した。英語指導教材・学習ツールとして利用が可能かどうかを検証し、その結果、有効性が確認できた。加えてL1 Mapでは、fastTextの多義語を上手く判別できない弱みが、逆に語源を暗示・可視化する強みへと転化していることを確認できたのは、大きな発見であった。

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