TEC-JL コーパス - Qiita
概要 TEC-JL コーパス について紹介します。 3行まとめ 日本語学習者の文法誤り訂正システムのための評価コーパスです。 （手書きの作文ではなく）キーボードから入力した作文に、最小限の訂正で文法的に正しい文になるよう、文法誤り訂正情報を付与しています。 大幅な訂正も許容して、文法的に正しくかつ流暢な文にするようなコーパスを現在作成中です。 いきさつ 自分の所属する都立大システムデザイン学部情報科学科（およびその前身の情報通信システムコース）では、研究室配属は4年生ですが、3年生の後期に「研究室インターンシップ」として研究室に仮配属され、（研究室ごとにそれぞれ異なる）研究を体験できる、というシステムがあり、それの一環として研究をしたい（学部3年生で論文を書いてみたい）という学生に対しては、半年間研究をして論文を書いてもらい、3月の言語処理学会年次大会で発表する、ということをしています。
Z会、英語スピーキングの採点をAIで自動化へ 公正な採点を低コストで実現する狙い
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
Yusuke Kondo on the Web | 霑題陸縲�謔�莉九�繝壹�繧ｸ
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AI研究者が問う ロボットは文章を読めない では子どもたちは「読めて」いるのか？（湯浅誠） - エキスパート - Yahoo!ニュース
「ロボットは東大に入れるか」プロジェクトでぶつかった「ある疑問」国立情報学研究所（NII）の社会共有知研究センター。 「ロボットは東大に入れるか（東ロボ）」プロジェクトで知られる人工知能（AI）の研究チームが、子どもたちの読解力テストに着手した。 なぜ、AI研究者が「読解力」に関心をもつのか。 そこには、AIの限界を探る研究の過程でぶつかった、ある疑問が関係している。 センター長の数学者・新井紀子さんに話を聞いた。 今日（11月14日）の「東ロボ 2016成果報告会」で冒頭あいさつする新井紀子教授。東ロボプロジェクトは2011年にスタートしたAIは国語が苦手――なぜ、AI研究者が「読解力」に関心を？ 東ロボは、問題を解き、正解も出すが、読んで理解しているわけではない。 現段階のAIにとって、文章の意味を理解することは、不可能に近い。 そうすると、特に難しいのが国語と英語だ。 国語では、20
自分の英語文書をマイニングして次に学ぶべき単語リストを自動生成する方法(暦本式語彙増強法) - NextReality
英単語の語彙をどうやって増やしたらいいだろうか。やみくもに単語集みたいなものを順に覚えていくのも道程が長そうだ。また、一般論ではなく自分がよく書く分野に特化して語彙を増やしたい。ということで、テキストマイニングを使ってやる方法を考えてみた。方針は以下の通りである： 自分が今までに書いたすべての（英語）の文書を解析して、品詞ごとに出現回数でソートする。 つぎに、自分の所属するコミュニティの文書（たとえば自分がよく参加する学会に掲載される論文など）をなるべく大量にあつめて、同じように品詞ごとに出現回数でソートしておく。 両者を比較して、そのコミュニティでは使用頻度が高いにも関わらず、まだ使ったことのない単語を抽出して自分専用の「単語集」をつくる。 こうやって抽出された単語集を勉強すれば、一般的な単語集を使うよりも効率がいいのではないだろうかという目論みだ。対象となる分野を選んでいるのは、たとえ
日本語文章難易度判別システム jReadability
利用範囲 研究・教育のための利用に限定します。なお、本システムを利用して，論文や記事を執筆される場合は、必ず本システムを利用した旨を明記してください。（例：本研究では、日本語文章難易度判別システム alpha版（http://jreadability.net/）を使用した。） 日本語文章難易度判別システム（alpha版）について 本システムはalpha版であり、評価中の回帰式やアルゴリズムを含みます。出力される結果は実験的なものになります。科研グループとして判別結果を保証するものではありません。自己責任においてお使いください。また、本システムは，言語処理エンジンを使っており、解析の精度は100%ではありません。 辞書データについて 本システムには、語彙の辞書情報表示のため、「日本語教育語彙表（科学研究費補助金基盤研究（A）「汎用的日本語学習辞書開発データベース構築とその基盤形成のための研
パターン認識と自然言語処理の�技術を用いた�ライティング自動評価の試み
シンポジウム「第二言語ライティング研究の現代的課題 ―アジア圏英語学習者コーパスから考える」（2012年12月15日、中央大学）
日本人1200人による英語コーパス・The NICT JLE Corpus
日本人1200人による英語コーパス・The NICT JLE (Japanese Learner English) Corpus English Page 本コーパスについて The NICT JLE Corpusは、日本語を母語とする英語学習者1,281名分の英語インタビューテスト（株式会社アルクによるStandard Speaking Test）における発話を書き起こしたデータを中心に構成されています。話し言葉の学習者コーパスとしては、世界最大級の規模のデータを収録しています（書き起こしテキストのデータのみで、音声データは含まれておりません）。 本コーパスは、国立研究開発法人情報通信研究機構が株式会社アルクの協力のもと、構築しました。 ※本Webサイトからダウンロードできるコーパスは、2004年既刊の書籍『日本人1200人の英語スピーキングコーパス』に付属のコーパスと同様の内容です。一
The ICNALE: International Corpus Network of Asian Learners of English
+ How were the test scores related to the CEFR levels? We determined the mapping scheme above in 2010, based on the official mapping guidelines offered by administrators of TOEFL (N/A now; See the old site), IELTS (N/A now), TOEIC , TEPS (N/A now; See the old site), and STEP. TOEFL PBT (ITP) / TOEFL iBT conversion was based on the ETS 2005 guideline. Some links are now broken, but you can
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ETS Research: Automated Scoring and Natural Language Processing
V International Conference on Corpus Linguistics. University of Alicante