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近年,様々な種類の言語学習者コーパスが収集され,言語教育の調査研究に利用されて いる.ウェブを利用した言語学習アプリケーションも登場し,膨大な量のコーパスを収 集することも可能になってきている.学習者が生み出した文には正用だけでなく誤用 も含まれており,それらの大規模な誤用文を言語学や教育などの研究に生かしたいと考 えている.日本語教育の現場では,学習者の書いた作文を誤用タイプ別にし,フィード バックに生かしたい需要があるが,大規模な言語学習者コーパスを人手で分類するのは 困難であると考えられる.そのような理由から,本研究は機械学習を用いて日本語学習 者の誤用文を誤用タイプ別に分類するというタスクに取り組む.本研究は,以下の手順 で実験を行った.まず,誤用タイプが付与されていない既存の日本語学習者コーパスに 対し,誤用タイプ分類表を設計し,誤用タイプのタグのアノテーションを行った.次 に,誤用タイプ分類表の階層構造を利用して自動分類を行う階層的分類モデルを実装し た.その結果,誤用タイプの階層構造を利用せず直接多クラス分類を行うベースライン 実験より 13ポイント高い分類性能を得た.また,誤用タイプ分類のための素性を検討 した.機械学習のための素性は,単語の周辺情報,依存構造を利用した場合をベースラ イン素性として利用した.言語学習者コーパスの特徴として,誤用だけではなく正用も 用いることができるため,拡張素性として正用文と誤用文の編集距離,ウェブ上の大規 模コーパスから算出した正用箇所と誤用箇所の置換確率を用いた.分類精度が向上した 誤用タイプは素性によって異なるが,全ての素性を使用した場合は分類精度がベースラ インより 6ポイント向上した. キーワード:機械学習,誤用タイプ自動分類,日本語学習者,学習者コーパス,誤用コーパス, 編集距離,置換確率,階層的アノテーション

Hierarchical Annotation and Automatic Error-Type Classification of Japanese Language Learners’ Writing