文献の詳細

論文の言語	日本語
著者	大社 綾乃, 石丸 翔也, Olivier Augereau, 黄瀬 浩一
論文名	視点情報を用いた主観的高難易度単語の推定
書名	電子情報通信学会技術研究報告
Vol.	115
No.	517
発表番号	PRMU2015-189
ページ	pp.149-154
発表場所	東京都江東区
査読の有無	無
発表の種類	口頭発表
年月	2016年3月
要約	本稿では，アイトラッカから取得した視点情報より，Deep Learning を用いた，文書上の主観的高難易度 単語の推定手法を提案する．「主観的高難易度単語」とは，文書を読んだ際にユーザが難しいと感じた単語を表す．文 書を読むだけで，主観的高難易度単語を推定することが出来れば，ユーザはどの単語を学習しなければならないかを 簡単に知ることが出来る．文書を読んでいる際に，難しいと感じた単語に印をつける手間が省け，読むリズムが乱れ ないという利点もある．そのため，学習補助に大変有効であると言える．一般的に，難しい単語を目にすると，読む 速度が遅くなったり，何度も読み返すといったような視点パターンがみられる傾向がある．しかし，難しい単語の意 味を文脈から判断できる場合，読み飛ばし，視点パターンに特徴が見られないことがある．そこで，提案手法では視 点情報に加え，単語の出現頻度情報を用いる．まず，各単語を中心に前後２〜３単語を読んでいる際の視点パターン を抽出し，視点情報による入力データを得る．そして，入力データに単語の一般的な出現頻度情報を付加し，Deep Learning を用いて学習することで，より高精度な主観的高難易度単語の推定を目指す．提案手法の有効性を示すため， 25 名の視線データを記録し学習し，主観的高難易度単語の推定精度を検証した．検証の結果，推定精度は，再現率 90:8%，適合率34:4%，F 値49:2% であった．

• 次のファイルが利用可能です．
1. okoso_prmu_new.pdf (2.9MB)
• BibTeX用エントリー

  @InCollection{大社2016,
    author =	{大社 綾乃 and 石丸 翔也 and Olivier Augereau and 黄瀬 浩一},
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