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語彙学習のための大規模 Data-Driven Learning システム開発

KAKEN 科学研究費助成事業データベース で見る
研究課題番号 KAKENHI-PROJECT-23K21732
研究種目 基盤研究(B)
研究分野
研究機関 東京工業大学
大阪大学
代表研究者 荒瀬 由紀
研究分担者 内田 諭
研究分担者 梶原 智之
研究期間 開始年月日 2021/4/1
研究期間 終了年度 2024
研究ステータス 交付 (2024/4/1)
配分額(合計) 17,030,000 (直接経費 :13,100,000、間接経費 :3,930,000)
配分額(履歴) 2024年度:4,030,000 (直接経費 :3,100,000、間接経費 :930,000)
2023年度:4,420,000 (直接経費 :3,400,000、間接経費 :1,020,000)
2022年度:4,030,000 (直接経費 :3,100,000、間接経費 :930,000)
2021年度:4,550,000 (直接経費 :3,500,000、間接経費 :1,050,000)
キーワード Data-Driven Learning
CEFR
テキスト平易化
言い換え生成
英文難易度推定
パラフレーズ
言語教育
語彙学習

研究成果

[学会発表] 問題タイプを考慮した英単語穴埋め問題の不正解選択肢の自動生成

吉見菜那, 梶原智之, 内田諭, 荒瀬由紀, 二宮崇 2023

[学会発表] JADE: Corpus for Japanese Definition Modelling

Han Huang, Tomoyuki Kajiwara, Yuki Arase 2022

[学会発表] CEFR-Based Sentence Difficulty Annotation and Assessment

Yuki Arase, Satoru Uchida, and Tomoyuki Kajiwara 2022

[学会発表] Controllable Text Simplification with Deep Reinforcement Learning

Daiki Yanamoto, Tomoki Ikawa, Tomoyuki Kajiwara, Takashi Ninomiya, Satoru Uchida, and Yuki Arase 2022

[学会発表] Toward constructing a corpus with CEFR-based sentence level annotations

Satoru Uchida, Yuki Arase and Tomoyuki Kajiwara 2021

[学会発表] Definition Modelling for Appropriate Specificity

Han Huang, Tomoyuki Kajiwara, Yuki Arase 2021