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研究会 発表日時 開催地 タイトル・著者 抄録 資料番号
AI 2022-09-16
14:30
静岡 アクトシティ浜松
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
英語学習語彙表に基づくWordNet収録語彙の抽出と可視化
細川大和西山幹泰小野真嗣室蘭工大)・按田将吾菊地真人大囿忠親名工大)・曽我聡起千歳科技大)・田邉 鉄北大AI2022-29
学習語彙表とは,語彙の学習効率化のために生成された基礎資料である.本研究では,単発的な語彙学習から,一度の学習作業で複数... [more] AI2022-29
pp.64-69
TL 2022-03-13
13:00
ONLINE オンライン開催 [招待講演]オノマトペは外国人日本語学習者にも習得されやすい語彙なのか?
玉岡賀津雄名大TL2021-38
オノマトペは幼児期の感性的体験をもとに,意味拡張によって習得されるといわれている.そのため,日本語母語話者にとって,オノ... [more] TL2021-38
pp.37-42
KBSE 2022-01-21
11:15
ONLINE オンライン開催 (Zoom) 要求語彙質問に基づく要求レビュ手法
山本修一郎名古屋国際工科専門職大KBSE2021-38
要求レビュでは要求仕様の曖昧さを解消することが重要である.これまで,IEEE std.830などでは要求記述が曖昧でない... [more] KBSE2021-38
pp.14-19
TL 2021-12-18
16:50
ONLINE オンライン開催 英語でヨガを学ぶための動画の語彙分析
カレイラ松崎順子東京経済大TL2021-31
本研究では英語でヨガが学べる動画を学習することにより,どのような語彙が学べ,さらに,それらがどのような語彙レベルであるの... [more] TL2021-31
pp.30-35
ET 2021-12-11
13:20
ONLINE オンライン開催 外国語語彙学習のためのテスト理論上の説明性を持つ多義語の用例の重要度の可視化
江原 遥学芸大ET2021-34
外国語の語彙学習においては、多く出現する語(高頻度語)ほど学習上重要と一般的に考えられている。
母語話者のテキストに現... [more]
ET2021-34
pp.29-34
TL 2021-09-18
14:50
ONLINE オンライン開催 語彙的難しさだけでリーダビリティはどの程度説明できるか? ~ 知識・対話・解釈性との関連から ~
江原 遥学芸大TL2021-14
近年、BERTなどの深層学習技術の向上により、文脈を考慮したテキスト分類が可能になってきている。
言語教育において重要... [more]
TL2021-14
pp.11-16
NLC 2021-09-16
16:40
ONLINE オンライン開催 英語学習者にとっての経済ニューステキストのリーダビリティ
江原 遥学芸大NLC2021-16
近年、Transformersなどの深層転移学習技術の向上により、所与のテキストのリーダビリティを自動的に判定する自動リ... [more] NLC2021-16
pp.45-50
ET 2021-09-10
11:30
ONLINE オンライン開催 教育的説明性を有する自動リーダビリティ判定に向けて ~ 語彙・概念学習支援の観点から ~
江原 遥学芸大ET2021-10
テキストから、人間が付けたテキストの難しさのラベルを予測する自動リーダビリティ判定は、Transformer等の深層転移... [more] ET2021-10
pp.11-16
PRMU 2021-08-26
10:45
ONLINE オンライン開催 Activity recognitionの精度向上を目指したprimitive action setの検討
西村悟史江上周作福田賢一郎産総研PRMU2021-10
行動認識 のためのデータセットは数多く作られている.例えば, Charadesでは, ,"Throwing a broo... [more] PRMU2021-10
pp.19-23
HCS 2021-08-22
15:00
ONLINE オンライン開催 多様な自動リーダビリティ判定手法の性能比較と教育的説明性
江原 遥学芸大HCS2021-32
自動リーダビリティ判定は、所与のテキストの読みやすさを自動的に判定するタスクであり、難度を考慮した教材検索など様々な応用... [more] HCS2021-32
pp.84-89
KBSE, SC
(共催)
2020-11-13
15:10
ONLINE オンライン開催+機械振興会館
(ハイブリッド開催,主:オンライン開催,副:現地開催)
[ポスター講演]材料データプラットフォームのための協働型材料語彙システム展開
松田朝彦内藤裕幸門平卓也物質・材料研究機構KBSE2020-17 SC2020-21
材料学の分野ごとの用語の差異の吸収や,材料データに付与するメタデータから参照する概念の特定に用いることを想定した材料語彙... [more] KBSE2020-17 SC2020-21
p.32
TL 2020-10-25
13:45
ONLINE オンライン開催 L1意味カテゴリーがL2語彙習得に与える影響 ~ 日本語母語話者及び中国語母語話者である英語学習者を対象にして ~
畢 奇神戸大TL2020-2
第二言語(L2)習得の研究分野では語彙習得、特に語彙の意味カテゴリーの習得についての研究がほとんどないことが指摘されてい... [more] TL2020-2
pp.6-11
HCS 2020-01-26
12:00
大分 J:COM ホルトホール大分 407会議室 (大分県大分市) 言語レジスター理解の発達メカニズムの検討
池田彩夏専修大)・白野陽子自治医科大)・浅田晃佑白鴎大)・池田尚広山形崇倫平井真洋自治医科大HCS2019-74
私たちは、自分が置かれた状況に適した言動を取ることを求められている。その行動調整の1つが相 手に合わせた話し方(i.... [more] HCS2019-74
pp.117-122
HCS 2020-01-26
15:50
大分 J:COM ホルトホール大分 407会議室 (大分県大分市) 乳児院入所児における言語発達の特徴 ~ 語彙数・語彙獲得順序・品詞カテゴリからの分析 ~
坂本有香電通大)・奥村優子NTT)・南 泰浩電通大)・麦谷綾子日本女子大)・伊藤嘉余子阪府大)・小林哲生NTTHCS2019-81
本研究では一般家庭児と乳児院入所児の語彙発達データを比較し,施設での養育環境が語彙発達にどの程度影響を及ぼすのかについて... [more] HCS2019-81
pp.157-161
TL 2019-12-22
11:15
愛媛 愛媛大学 〒790‐8577 松山市文京町3番 −1 日本人英語学習者の未知語学習における語彙競合効果 ~ 聴覚提示による検討 ~
日裏真世横川博一神戸大TL2019-47
本研究は、日本人英語学習者を対象に未知語のメンタルレキシコンへの統合・編入プロセスの一端を明らかにするものである。未知語... [more] TL2019-47
pp.25-30
MVE 2019-08-30
16:05
愛知 名古屋大学 ベンチャー・ビジネス・ラボラトリー 映画を用いた英単語学習における話者追従字幕がコンテンツの記憶保持に与える影響
九鬼慧太上久保竜輝宗 健智東大)・福嶋政期東大/JST)・苗村 健東大MVE2019-20
映画を用いた英語学習が広く行われている. 我々は, 映画字幕を話者に追従させてシーンと字幕の連合記憶を形成することで, ... [more] MVE2019-20
pp.79-84
TL 2019-07-14
13:15
東京 早稲田大学 8号館3階303/304/305会議室 単語分散表現の言語研究への利用 ~ 中国語での事例報告 ~
王 棟石田智裕張 婷佐野 洋東京外国語大TL2019-6
本稿は,言語学が今後どのようにAI(機械学習や深層学習など)の技術成果を研究課題に活用することができるのかを大きな探求目... [more] TL2019-6
pp.31-36
IMQ, IE, MVE
(共催)
CQ
(併催) [詳細]
2019-03-14
16:35
鹿児島 鹿児島大学 郡元キャンパス 写真撮影によって日常空間と単語を紐づける英単語学習
上久保竜輝九鬼慧太宋 健智東大)・福嶋政期東大/JST)・苗村 健東大IMQ2018-47 IE2018-131 MVE2018-78
本研究の目的は,身近な場所などをコンテキストとして利用することで既存のフラッシュカードを拡張し,英単語と日本語訳を学習す... [more] IMQ2018-47 IE2018-131 MVE2018-78
pp.143-148
TL 2018-10-28
11:55
北海道 独立行政法人国立高等専門学校機構 函館工業高等専門学校 [招待講演]LFGにおける情報構造 ~ 人称制約の形式化 ~
乙黒 亮早大TL2018-39
LFG は構成素間の階層的・線形的関係を表すc構造,文法関係や文法素性を表すf構造,意味関係を表すs構造などが並列的に存... [more] TL2018-39
pp.1-5
HCS, HIP
(共催)
HI-SIGCE
(連催) [詳細]
2018-05-21
15:35
沖縄 沖縄産業支援センター 日英語における名前の短縮 ~ 分散形態論の観点から ~
大久保龍寛茨城県立医療大)・本多正敏筑波大HCS2018-10 HIP2018-10
我々は,親愛の情を込めて他者の名前を呼ぶ時,しばしばその名前の一部を短縮する(例:拓哉 → タク,タクちゃん).このよう... [more] HCS2018-10 HIP2018-10
pp.71-76
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