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
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
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(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
The document summarizes a presentation given by Atsushi Mizumoto at the Japan Society for Speech Sciences Open Forum in 2014. The presentation discussed lexical bundles, which are recurrent multi-word expressions, and analyzed the top 250 4-word lexical bundles found in articles from 10 applied linguistics journals between 1995-2008. Mizumoto's research identified common lexical bundles and analyz
原稿を準備してスピーチするような、わりと公式性の高い英語プレゼンのときの練習法です(Mac限定): 原稿をテキストファイルにセーブ。 ターミナル(アプリケーションの中の「ユーティリティ」フォルダに入っています)。を開きます。 say コマンドで、原稿を音声ファイルに変換します: $ say -f script.txt -o script.aiff これで、テキスト原稿script.txtが英語音声ファイル script.aiff に変換されるので、iTunes経由でiPhoneやiPodにコピーします(最後の-o script.aiff を指定しなければ直接スピーカーから音声が出ます)。 あとはひたすら生成されたスピーチファイル聞きながらシャドーイング。ジョギングしながらでも英語についていって淀みなく言えるように練習します。 以上です。macのsayコマンドは、感情的表現こそありませんが、
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