\documentclass[japanese,tombow,other]{jnlp_3.2}
\usepackage{jnlpbbl_1.4}
\usepackage[dvipdfmx]{graphicx}
\usepackage{amsmath}
\usepackage{gentombow}
\settombowbleed{5mm}
%%%%\usepackage{hangcaption_jnlp}
%%%%\usepackage{udline}
%%%%\setulminsep{1.2ex}{0.2ex}
%%%%\let\underline=\ul



\Volume{27}
\Number{4}
\Month{December}
\Year{2020}
%%%%\Issuetitle{「　　　　」特集号}

\setcounter{page}{957}

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\jsubject{学会記事}
\jtitle{テーマセッション解説：「言語教育と言語処理の接点」}
\jauthor{投野由紀夫\affiref{Author_1} \and 奥村　　学\affiref{Author_2}}
%%%% 英語タイトル・英語著者名は出力せず
\etitle{A Summary of Thematic Session ``Language Education and NLP''}
\eauthor{Name1\affiref{Author_1} \and Name2\affiref{Author_2}} 

\headauthor{投野，奥村}
\headtitle{言語教育と言語処理の接点}

%%%% 英語所属は出力せず
\affilabel{Author_1}{東京外国語大学}{Affiliation-1 (Tokyo University of Foreign Studies)}
\affilabel{Author_2}{東京工業大学}{Affiliation-2 (Tokyo Institute of Technology)}



%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\begin{document}
\maketitle


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\section{はじめに}

テーマセッション「言語教育と言語処理の接点」は，2015年の第21回年次大会
から継続的に開催されており，今年の大会が6回目となる．過去6回の発表数は，
2015年8本, 2016年10件，2017年14件，2018年10件，2019年9件，2020年5件
となっている．これ以外に例年，一般セッションで「教育応用」などのセッシ
ョンが開催されており，2020年は本テーマセッションに関連する発表が他に9件
見られた．

この背景には，応用言語学分野で，コーパス言語学（特に学習者コーパス研究），
言語テスト理論，コンピューター支援の語学教育 (CALL) などがそれぞれ独自
発展を遂げる中で徐々に融合的な分野が誕生し，それが応用言語学の枠内に留ま
らず自然言語処理の研究者との接点を模索し始めたという経緯がある．また世界
的に外国語教育に影響を与えつつあるヨーロッパ言語共通参照枠 (CEFR) の登場
も大きく関連している．テーマセッションの発表論文はそれらの動向を反映している．

以下では，応用言語学分野から学習者コーパス（2節），言語テストとコーパス（3節），
CEFR の枠組みを利用した言語教育資源構築（4節）を投野が，日本語学習支援（5節），
言語処理の教育応用（6節）を奥村が解説する．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\section{学習者言語のコーパス分析}

コーパス言語学は1960年代の Brown Corpus の構築がその出発点とされるが，
1990年代から学習者の産出データをコーパス化する分野が学習者コーパス研究
(learner corpus research)として発達し，第2言語習得研究（Second Language
Acquisition: 以下 SLA）の理論的基盤を得て，学習者コーパスに基づくエラー分析，
習得段階別学習データの特徴分析による中間言語 (interlanguage) 記述を行うなど，
コーパスとSLA研究の融合的な試みがあった\cite{Book_01}．学習者コーパスの分析
では，正用法と誤用の両面からその使用確率や使用分布が学習レベルとどのような
関係があるか，という習得上の特徴を抽出する分析が1つの大きな研究の関心に
なってきた．例えば，\citeA{Inproc_01}では学習レベル別に名詞句の発達を分析，
\citeA{Inproc_02}ではレベル別学習者コーパスのn-gram分析を行い，語彙・文法の
使用範囲や複雑性を分析している．このような記述的な研究が2010年頃にかけて
かなり大量に行われ，母語の異なる学習者英語の研究などが広く行われた
\cite{Book_02}．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\section{言語テストとコーパス}

言語教育と言語処理の接点で顕著な進展を見せているもう1つの分野が，言語テスト
である．過去の試験データなどを活用した言語テストの自動生成，自動採点などの
可能性を模索し始めた言語テスト開発の団体（Educational Testing Serviceなど）が，
ACL, COLING などで特に技術的に難しい誤り判定の分野で workshop や shared task 
を始める．また大量の学習者データがインターネットの学習サイト等で利用可能に
なると日本でも誤りの自動検出・訂正などの研究が盛んになる．本テーマセッション
でも，誤りのタグの自動付与\cite{Inproc_03}, 前置詞誤り訂正\cite{Inproc_04}，
誤り解説生成 \cite{Inproc_05}などの発表がされた．また国内でも大学入試共通テスト
における記述式問題の導入可能性とその自動採点に関する研究が近年なされ，2019年度
に本テーマセッションとは別に単独のテーマセッションがもたれた．本セッションでも
スピーキングテスト自動採点\cite{Inproc_06}，小論文採点\cite{Inproc_07} などの
発表があった．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\section{CEFRの枠組を利用した外国語教育資源の構築}

これらと並行してこの10年ほどで大きく変化したのが，外国語教育における汎用枠
「ヨーロッパ言語共通参照枠 (CEFR)」(2001, 2018) の利用拡大である．CEFR
レベル (A1～C2) に該当する個別言語の言語材料（語彙・文法など）を整備する
際に，特に英語に関してはCEFR準拠の言語資料（例：CEFR準拠テスト受験者の作文
データやCEFR準拠教科書コーパスなど）をコーパス分析し，CEFRレベル判別に寄与する
言語特徴を特定する手法が L2 学習者プロファイリング研究として行われるようになり，
日本でも CEFRを日本の英語教育に適用した CEFR-J\cite{Book_03} において体系的な
語彙・文法・テキストのプロファイリングが行われた．
本テーマセッションでもこのCEFR-J 関連の発表論文が毎年数本，累計で10数件発表
されている（例：\citeA{Inproc_08}; \citeA{Inproc_09}; \citeA{Inproc_10} など）．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\section{日本語学習支援}

人間の言語技能は一般に，読む，書く，聞く，話すの4つに分類されることが
多い．そのため，言語教育や言語学習支援においても，これら4つの技能のう
ち，どれか1つを対象とするのが一般的である．このうち，音声が介在しない
という点では，読む，書くに対応する，読解支援，作文支援が言語処理の応用
対象としては比較的ポピュラーではないかと思われる．

読解支援では，教材となるテキストコーパス（正用コーパス）が，作文支援で
は，学習者の作文コーパス（誤用コーパス）と，例文や定型表現を提示するた
めに必要な正用コーパスがそれぞれ通常は活用される．

そのため，日本語学習支援の研究では，読解支援，作文支援のためのシステム
設計や，システムで利用される各種コーパスの構築方法，解析方法（たとえば，
定型表現を抽出する）などの研究が見られる．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\section{言語処理の教育応用}

言語処理分野で現在教育応用の領域で行われているタスクは以下が代表的なも
のである．
\begin{enumerate}
\item 文法誤り訂正 (grammatical error correction)
\item 自動採点 (automatic scoring)
\item テキスト簡易化 (text simplification)
\end{enumerate}

文法誤り訂正は，以下の例のように，学習者の作文中の文法的誤りを検出，訂
正するタスクである．
\begin{quote}
He is fastest runner in the team. \\ $\rightarrow$ He is {\bf the}
fastest runner in the team.
\end{quote}

通常は，誤りを含む可能性のある一文を入力して，誤りを訂正した正しい文を
出力する，翻訳問題として解くことが多く，現在はニューラル機械翻訳モデル，
過去には統計的機械翻訳モデルを用いることが多かった．

自動採点は，小論文や英作文など比較的長い学習者の文章を採点するケースか
ら，比較的短い記述式答案を採点するケースまで様々存在するが，テキストに
点数をつけるというタスクである．テキストに対する評点が連続値に近い場合
には回帰問題として，テキストに対して荒い評価（A, B, Cなど）しかついて
いない場合には分類問題として解かれることが多い．

テキスト簡易化は，与えられたテキストをより理解しやすいテキストへと変換
するタスクである．教育者の教材準備を支援するなどの目的で，学習者に示す
英文の難易度を適切なものに変換するためなどに利用される．たとえば，以下
の例では，`acquiesced'という単語が非母語話者には難しい単語と判断される
ので，より簡単で理解可能な`accepted'という単語に置き換えられている．
\begin{quote}
The workers {\bf acquiesced} to their boss's request.
\\ $\rightarrow$ 
The workers {\bf accepted} their boss's request.
\end{quote}

文法誤り訂正では，作文中の誤り個所を検出，訂正しかしてくれないが，
\citeA{Inproc_05}が提案する文法誤り解説文生成では，以下の例のように，
与えられたテキスト中の誤り個所についてそのヒントや説明を生成してくれる．
すなわち，文法誤り解説文生成は，与えられたテキストに対して，書く技能に
関するヒントや説明を生成する新しいタスクである．生成された解説文は，ど
こが悪いのか，どのように改善したらよいのかを学習者が理解する助けになり，
書く能力の向上につながると期待される．
\begin{quote}
I agreed it. \\ $\rightarrow$ 
動詞`agree'は自動詞ですので，目的語の前に前置詞が必要です．辞書で
`agree'を調べてみましょう．
\end{quote}


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\section{おわりに}

言語教育と言語処理の接点は，必ずしも比較的最近生まれたものではなく，そ
れなりの歴史があるものではあるが\cite{Article_01}，近年言語処理技術の水
準が向上したことにより，その協働は活発化している．良い書籍も出版されて
いるので，参考にしていただきたい\cite{Book_04}．


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\bibliographystyle{jnlpbbl_1.5}
\bibliography{12refs}


%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
\begin{biography}
\bioauthor{投野由紀夫}{%
東京外国語大学大学院教授，ワールドランゲージセンター長．元アジア辞書学会・英語コーパス学会会長．
}
\bioauthor{奥村　　学}{%
東京工業大学教授．言語処理学会会長．
}

\end{biography}


%%%%\biodate   %%%% 受付日の出力（編集部で設定します）

\end{document}


