角川ドワンゴ学園は10月25日、Google翻訳を使って英語小論文を読むことで、機械翻訳の活用法を学ぶオンライン講座を公開すると発表した。26日から2022年2月にかけ、全7回の授業をオンライン学習アプリ「N予備校」やYouTubeで無料配信する。「AIの翻訳能力が向上している時代で、英語を学ぶことの意味を考える」（同社）という。 講義では、米国の外交問題評議会が発行する政治雑誌「Foreign Affairs」の小論文を活用。「最先端の海外文献をリアルタイムに読むスキルを身につける」として、Google翻訳を使い、英文を素早く読む方法を解説する。 一方で「AI翻訳の限界を知り、ツールとして用いる際の注意点を学ぶことで、それを俯瞰するための英語力を習得する」として、誤訳への対応や、Google翻訳を使う必要性なども説明するという。 講師は角川ドワンゴ学園に所属する英語教師、中久喜匠太郎さん

Trinkaの文法チェッカーは、単語の選択、語法、文体などの高度な文法チェックから、単語数の削減まで、包括的に英文を改善します Wordファイルの自動校正では、元の書式を保持したままの英文校正、スタイルガイドへの準拠などが可能で、変更履歴付きのファイルをダウンロードできます。原稿の言語スコアも確認いただけます。

人工知能（AI）はさまざまなことをうまくやってのける。その1つは大学の期末レポートだ。まあまあな出来だが、それでも率直に言ってすごいことだ。 これは、学生と教育者のためのリソースサイトEduRefの実験結果だ。この実験は、深層学習による言語予測モデル「GPT-3」が匿名でレポートを提出し、合格点を獲得できるかどうかを明らかにするというものだ。 EduRefは「われわれは複数の教授にレポートの課題を作ってもらい、その課題を大学を卒業したばかりの人々と学生のグループ、そしてGPT-3に提示してレポートを書かせた。GPT-3のものを含むレポートを匿名で教授に提出して採点させ、レポート提出者についての考察を聞くフォローアップ調査をした」という。その結果、AIは驚くべき自然言語能力を示した。 GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）というこのAIは、20

Z会と、教育ITシステムなどを手掛けるEdulab（東京都渋谷区）は9月10日、AIを活用して英語のスピーキングテストを自動採点する技術の共同研究を始めたと発表した。 約8000人が受験するZ会の「英語CAN-DOテスト」で集まった数万点の音声データと評価データを活用。EdulabのAIを使った自動採点技術を組み合わせ、受験者が話した英語を自動採点する技術の研究開発を進める。 開発の背景には、学習指導要領の改訂や、大学入試センター試験が大学入学共通テストに変わる大学入試改革がある。グローバル化が進む中で、読み書きだけでなく「話す」「聞く」などの技能も教育で重要視するようになったが、話す技能の測定には人件費がかかるうえ、評価する人によって測定結果にばらつきが出るなどの懸念もある。 関連記事 英検の採点にAI　ライティング・スピーキングも自動採点 英検のライティングとスピーキング試験に、AIに

概要 プログラミングをする際には、APIリファレンスやソースコードのコメントなどを英語で読むことが求められます。場合によっては英語で関数名を付けたり、ちょっとしたマニュアルを書いたりする機会もあります。ただしプログラミング時に求められる英単語は、一般的な英語で求められる英単語とは異なります。 本必須英単語リストでは、プログラミング時に求められ、特に目にすることが多い英単語を以下のカテゴリーに分けて選定しています（注1）。プログラミング英語の学習や知識確認にご活用ください。

はじめに 英語論文を読み始めの頃、知らない単語、特に専門単語が多すぎてつまづくことがよくある。紙へ新出単語をリストアップしていくのも悪くはない。しかし、これをPythonにやらせたら楽になるのではないか、と思い表題のことをやってみた。今回は専門用語の意味を調べるところまでは行かなかったが、一般的な単語の意味を調べるところまではできた。 ipynbファイルは、ここに置いた。ダウンロードの仕方が分からない方はここをクリックするとzipファイルがダウンロードされる。 目次 0.論文pdfを収集。 1. 各pdfをそれぞれtxtに変換。 2. 作った各txtを１つにまとめる。 3. txt内の各単語の登場回数を調べる。 4. Mac内蔵辞書を使って単語帳（登場回数順）の作成。 0. 論文pdfを収集。 Google Scholarとかから拾ってくる。 1. 各pdfをそれぞれtxtに変換。 ターミ

英検のライティングとスピーキング試験に、AIによる自動採点を導入。実証研究を行った結果、人の手を介した採点と遜色ない成果が出たため、採用に踏み切った。 日本英語検定協会は、「実用英語技能検定」（英検）と、コンピューター上で受験する「英検CBT」のライティングとスピーキング試験に、人工知能（AI）による自動採点を2019年度から導入する。実証研究を行った結果、人の手を介した採点と遜色ない成果が出たため、採用に踏み切った。 スピーキング問題の自動採点では、英語の文章を読み上げる問題と、文章を自分で考えて話す問題があり、特に後者の自動採点は難しいとされていた。 英検は複数の企業と技術検証を行っており、今回、中国の技術ベンチャーiFlytekと、同社の提携先である日本の技術ベンチャー・サインウェーブの技術を採用。iFlytekの評価エンジンに英検の回答データを投入して機械学習させ、一部の採点業務で

（V:異なり語数, N:総語数） という単純な式で表されます。 テキストマイニングで有名な同志社大の金先生のサイトにも紹介され、たまに論文でも見かける指標ですが、注意して扱わないと間違った結論を引き出しかねません。 というのもTTRにはサンプルサイズ依存性があり、Nが異なる文書間ではTTRを比較することができないからです（したがって上記サイトで安倍首相は福田総理よりも語彙が豊富と結論しているのは誤りだと思う）。以下、説明とその対策を見ていきたいと思います。 サンプルサイズ依存性 この問題はBaayen(2001)の"Word Frequency Distributions"に詳しく書かれています。 一言で言うと、問題は異なり語数Vが総語数Nの増加に対して線形には増加していかないことにあります。TTRは異なり語数を総語数で割ったものなのですが、この性質から、一般的には総語数が少ない文書のほう

IPAの発音記号が与えられた時に、それがどういう音なのかを個々の発音記号の知識がなくてもオンラインで調べたい、と思い、やり方を調べてみました。(ツールをインストールしても良ければ espeak でできるようです) 結論と […] IPAの発音記号が与えられた時に、それがどういう音なのかを個々の発音記号の知識がなくてもオンラインで調べたい、と思い、やり方を調べてみました。(ツールをインストールしても良ければ espeak でできるようです) 結論としては、過去にいくつかあったサイトは今は無くなっていて、昨年末に公開された Amazon Polly を使うのが良さそうに思いました。AWSのアカウントを作る必要はありますが。 Amazon Polly のコンソール版を開く。 現時点ではPollyがまだ東京リージョンにはまだ来ていないので、北米や欧州でPollyが提供されているリージョンのサービス

またしても娘が6時前に起き、朝から相手をする。21時に寝てくれるようになったのはいいのだけど、6時に起きて1時間ほど一緒に遊ぶなら20時に寝てほしいような？（夜も20時からの1時間くらいは絵本を読んだりかくれんぼしたりお姫様ごっこや電話ごっこしたりしているのである。） 午前中は大学に出勤。 Foster and Andersen. GenERRate: Generating Errors for Use in Grammatical Error Detection. BEA 2009. 学習者の誤りパターンを用いて擬似コーパスを生成する話で、ちゃんと読んだのは初めてで、ポイントを押さえた紹介をしてくれたので分かりやすかったけど、ワークショップ論文（NAACL 2009 の併設ワークショップ）のためか詳細が若干不明。主要な貢献も何か分かりにくいような……。 その後我々が Lang-8 コーパ

What are structured abstracts? A structured abstract is an abstract with distinct, labeled sections (e.g., Introduction, Methods, Results, Discussion) for rapid comprehension (see Figure 1). What kinds of structures are used? Standardized formats for structured abstracts have been defined for original research studies, review articles and clinical practice guidelines (1,2). The IMRAD format (INTRO