2017年度総会・研究発表会のお知らせ

 日本ドイツ語情報処理学会の2017年度総会・研究発表会が下記の通り開催されます。総会・研究会は学会員が直接顔を合わせて情報交換ができる年に一度の機会です。ぜひご出席下さい。なお,非会員の方も講演会は参加可能です。

交通:
 地下鉄丸ノ内線にて「茗荷谷」下車,徒歩5分
 *詳細は、こちらにてご確認下さい。

プログラム

 13:30-14:50
 [招待講演]
  講演者:石井康毅(成城大学社会イノベーション学部准教授・英語学)
  タイトル:コーパス中の英文法項目の特定と頻度集計:CEFR-J Grammar Profileの取り組み
概要:
 テキスト・発話の難易度やネイティブらしさなどを的確に評価するには、語彙の頻度や平均文長などの数量的情報だけでなく、文法や結束性などの簡単に数量化するのが難しい情報も不可欠である。テキストデータから単語やn-gramの頻度を機械的に集計することは簡単にできるが、結束性や情報構造などは人間による解釈を基にして検討する必要があり、機械的な処理は難しい。文法はこれらの中間に位置し、各文法項目を定義することができれば特定・集計が可能になる。例えば、英語のいわゆる「現在完了形」の頻度は、タガーによって原形と品詞情報を付与したデータを利用して、have(屈折形を含む)+過去分詞を検索することで、現在完了形の可能性があるものを取得できる。ただし、それらが全て現在完了形であるとは限らないし、また全ての現在完了形の生起例を取得できるとも限らず、精度を上げるためには精緻化が必要となる。(当然タガーの精度という要因も考慮する必要がある。)文法項目によってはこのような形で簡単に定義するのが難しいものもあり、さらに、そもそも「文法項目」にはどういうものがあるのかについても決まったリストがあるわけではない。これらの様々な問題を現実的な形で乗り越えて、英語の文法項目を定義し、任意のコーパス・テキストデータにおける各項目の頻度を調べることを可能にすることを目指す取り組みがCEFR-J Grammar Profileである。本発表では、CEFR-J Grammar Profileの作成にあたり、英文法項目をどのように選定・定義・抽出し、頻度を集計できるようにしたのか、また精度がどの程度であるのか、そして今後の課題について報告する。
 15:00-15:50
 [発表]
  発表者:細谷行輝(大阪大学サイバーメディアセンター教授)、立川真紀絵(大阪大学サイバーメディアセンター講師)
  タイトル:Active Learning の勧め
概要:
 昨今、AIの活用が喧伝され、教職もAIに取って代わられる可能性があるといった記事が目に付くようになったが、自動化され得る部分とそうではなくまだまだ人間教師に依存する部分等、アクティブ・ラーニングの観点から考察し、教育の展望について述べたい。
 16:00-16:30
 [発表]
  発表者:阿部一哉(跡見学園女子大学文学部准教授)
  タイトル:Webスクレイピング、ツイッターAPIを利用した言語データ収集手法について
概要:
 インターネット技術を応用することで、言語データを効率的に収集することが可能になっている。発表では、第一の応用事例として、インターネット・サイトからHTMLページを収集し、特定のデータを抽出し、整形を行う一連の手続きをプログラミングによって自動化する、Webスクレイピング技術を応用した、Dudenオンライン辞書サイトからのデータ収集を紹介する。第二の応用事例としては、ツイッターAPIを利用したテーマ別ドイツ語語彙の収集を紹介する。
 16:30-17:00
 [2017年度総会]
  会計報告,予算案審議,研究状況の情報交換会