National Institute for Japanese Language and Linguistics
Academic Repository of the National Institute for Japanese Language and Linguistics / 国立国語研究所学術情報リポジトリNot a member yet
3427 research outputs found
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Corpus Creation Support using the Morphological Analysis Tool “WebChameme”
No full text筑波大学国立国語研究所国立国語研究所本稿では ，Web上で UniDicを使った形態素解析サービスを提供している Web茶まめを用い て，コーパス用のデータを 生成する試みについて 報告する ．今回は国立国語研究所が開発 ，提供している日本語歴史コーパス に，一般のユーザが作成したデータを取り込んで拡張するための 試みとして ，Web茶まめを用いたコーパスデータの作成支援を実装 した．日本語歴史コーパスと同様のコーパスデータを作成するには ，Web茶まめを用いて コーパス化したいテキストデータを 形態素解析し ，その結果をコーパスデータベース用ツール「大納言」に取り込み 修正を行 う必要がある ．本稿では ，そのためのWeb茶まめの 機能拡張の方針，設計，実装について述べる ．これにより 日本語歴史コーパスを様々な人が拡張して利用できるようにすることが本研究の目的である ．journal articl
The Function of "Kana" in Thesis Instruction Situations : Survey Based on BTSJ Corpus
Get PDF会議名: 言語資源ワークショップ2023, 開催地: オンライン, 会期: 2023年8月28日-29日, 主催: 国立国語研究所 言語資源開発センター本発表は、『BTSJ日本語自然会話コーパス』から論文指導の場面における終助詞「かな」の配慮機能を明らかにすることを目的としている。分析は論文指導の会話データから終助詞「かな」を抽出し、個々の文脈情報を踏まえて「かな」の機能を確認し、機能カテゴリーごとにまとめるという手順で行った。その結果、学生の発話では39件の使用例が確認されたが、そのうち、31件が「意見・考えを述べる」という機能カテゴリーに分類された。また、教師の発話では75件の使用例が確認され、「意見・考えを述べる」「回答を強制しない質問をする」「助言を行う」「相手の意見を完全に受容することができない態度を示す」という機能カテゴリーに分類される「かな」の使用が確認された。本研究より、論文指導の場面において、立場の上下に関わらず教師も学生もさまざまな機能の「かな」を活用し、対人配慮を示していることが明らかになった。application/pdf筑波大学University of Tsukubaconference pape
Analysis of Book Report and its Application in Class : Focusing on the Opening and Closing Lines
Get PDF会議名: 言語資源ワークショップ2023, 開催地: オンライン, 会期: 2023年8月28日-29日, 主催: 国立国語研究所 言語資源開発センター本発表の目的は、愛知教育大学附属岡崎小学校で発行している児童文集「ひばり」（2019年～2023年の5年分）に収録されている読書感想文を調査資料とし、それらがどのような書き出しで文章がはじまり、どのような結びで文章が終結しているのかを明らかにすることである。また、低学年・中学年・高学年によって書き出しと結びに違いがあるのかについても分析する。さらに、調査結果をもとに、読書感想文の書き方について指導する際、教師はどのような点に注意して指導したら良いかについて提案する。application/pdf愛知教育大学愛知教育大学附属岡崎小学校Aichi University of EducationOkazaki Primary School Affiliated to Aichi University of Educationconference pape
Spatial Information Annotation Based on the Double Cross Model
Get PDFapplication/pdfNational Institute for Japanese Language and LinguisticsNational Institute for Japanese Language and LinguisticsNational Institute for Japanese Language and LinguisticsHonda Research Institute Japan Co., Ltd.Pacific Asia Conference on Language, Information and Computation (PACLIC 37), Hong Kong, 2023/12/02-2023/12/04,PACLIC 37 (2023) Organizing Committee and PACLIC Steering Committeejournal articl
Adversarial Training for Commonsense Inference
Get PDFWe propose an AdversariaL training algorithm for commonsense InferenCE（ ALICE）.We apply small perturbations to word embeddings and minimize the resultant adversarial risk to regularize the model. We exploit a novel combination of two different approaches to estimate these perturbations: 1） using the true label and 2）using the model prediction. Without relying on any human-crafted features, knowledge bases or additional datasets other than the target datasets, our model boosts the finetuning performance of RoBERTa, achieving competitive results on multiple reading comprehension datasets that require commonsense inference.application/pdfOchanomizu UniversityMicrosoft ResearchKyoto UniversityNational Institute for Japanese Language and LinguisticsOchanomizu Universityresearch repor
‘Vocabulary Table of Japanese Topic O riented Conversation Corpus’ and a Consideration of Indices for Japanese Language Teaching
Get PDF会議名: 言語資源ワークショップ2022, 開催地: オンライン, 会期: 2022年8月30日-31日, 主催: 国立国語研究所 言語資源開発センター『日本語会話話題別コーパス:J-TOCC』の語彙表を公開する。表は２種類で、15ある話題間での特徴度を比較するための粗頻度ならびにLLRの表と、各話題ごとに、240名の調査協力者がそれぞれ何度その語を使用したかというデータを収めた表である。前者の表はどの話題に特徴的かという偏りを表し、後者の表は、ある話題を与えられた時に母語話者の何％がその語を使用するかという「使用者割合」を取り出せる。本プロジェクトの最終目標は日本語教育に役立つ「話題—語彙情報サイト」の構築であるが、現場に役立つ形で情報を整理するにはこの２種類の情報が必要であることを主張する。語の使用者の幅を見る指標としてはtf-idfなども存在するが、検討の結果、本データでは使用総頻度の影響が大きすぎることがわかった。一方で、LLRは語の特徴語を効率よく抽出できるが、多義語など、他の話題の影響で値が低くなることもある。使用者割合はその点をカバーすることができる。application/pdf大阪大学国際教育交流センター関西大学国際教育センターOsaka UniversityKansai Universityconference pape
Word Familiarity Rate Estimation for Japanese Functinoal Words Using a Bayesian Linear Mixed Model
Get PDFapplication/pdfGraduate Institute for Advanced Studies, SOKENDAINational Institute for Japanese Language and LinguisticsPacific Asia Conference on Language, Information and Computation (PACLIC 37), Hong Kong, 2023/12/02-2023/12/04,PACLIC 37 (2023) Organizing Committee and PACLIC Steering Committeejournal articl
沖縄語のUniversal Dependenciesツリーバンクコーパスの構築
Get PDFapplication/pdf国立国語研究所日本アイ・ビー・エム株式会社 東京基礎研究所ノートルダム大学琉球大学conference pape
The Construction of a Vocabulary List for the Simplification of Terminology in the Field of Nursing Care
Get PDF会議名: 言語資源ワークショップ2023, 開催地: オンライン, 会期: 2023年8月28日-29日, 主催: 国立国語研究所 言語資源開発センターわれわれは、介護分野において社会に馴染みの薄い専門用語を、平易な日本語（Plain Japanese）という考えに基づいて誰もが理解できる言葉へと言い換える語彙リストを構築した。言い換え対象となる語は、次の2段階で選定した。まず、介護福祉士国家試験を元にした介護コーパスを構築し、現代日本語書き言葉均衡コーパスとの比較を行って介護コーパスの特徴語を抽出する。次に、NTT単語親密度データベースとクラウドソーシングを用いて、抽出された特徴語の単語親密度を調査する。調査の結果、一般の方と専門家との間で親密度の差が１以上あった語を対象語とする。これらの結果、言い換えの対象語は73語となった。その後、介護分野における日本語教育に知見のある専門家4名に協力を得て、用途に応じた3種類の言い換えを作成した。本リストは、介護分野への理解の助けとなるほか、今後増加が見込まれる外国人介護人材への日本語教育にも活用できると考えられる。application/pdf京都大学大学院京都大学Graduate School of Human and Environmental Studies, Kyoto UniversityKyoto Universityconference pape
Correct Answer Key Sentences Dataset for Evaluating Reading Methods for Extracting Key Sentences of Explanatory Texts
Get PDF会議名: 言語資源ワークショップ2023, 開催地: オンライン, 会期: 2023年8月28日-29日, 主催: 国立国語研究所 言語資源開発センター国語科の「読むこと」の指導において、説明的文章の要点（キーセンテンス）を把握する読解方法が教えられている。これまで様々な読解方法が提案されてきた。しかし、そのような読解方法によりどの程度正確に文章の要点を把握できるか定量評価はされていない。他方、情報科学の自動要約の研究では、コンピュータによる要約を定量評価する方法がある。その一つに、要点として本来抽出すべき重要な文（正解文）と、コンピュータが抽出した文（抽出文）の一致度を測るものがある。この評価を実施するためには、人手で正解文を定める必要がある。しかし、国語教科書の説明的文章を対象に正解文を定めたデータセットはない。そこで、説明的文章を対象に研究力者3名と正解文を設定した。どの文を正解文とするかについて研究協力者間での判断は概ね一致したため、今回定めた正解文は、要点として本来抽出すべき重要な文とみなせる。application/pdf兵庫教育大学Hyogo University of Teacher Educationconference pape