(57)【要約】いわゆるＰＯＳＴ（品詞タグ付き）パーサー（３２２）に基づく正確な文法アナライザと、テンプレート・ベースのＩＣＡＬＬ（知的コンピュータ支援言語学習）システム（３００）のような自動化された言語学習アプリケーションにおいて使用するための学習者のモデル。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータ支援言語学習システムで学習者の習熟度を使用して文法を分析し、学習者モデルを構築する方法において、
学習者に関して、関連付けられた頻度フィールドを有する構文サブツリーをリストした列を含む構文誤りテーブルを維持するステップと、
学習者が入力した文を使用して学習者の作文能力の習熟度を決定するステップと、
入力された文をデータベース・テンプレート中の正しい文と照合するステップと、
照合された正しい文の文法ツリーを獲得するステップと、
入力された文を文法ツリーのリーフと照合するステップと、
誤りとしてマークされた語群とマッチングされた文法ツリーのリーフごとに、リーフの最小構文サブツリーを見つけ、リーフを前記サブツリーと関連付けるステップと、
見つかったすべてのサブツリーについて、共通サブツリーに関連付けられたリーフを結合するステップと、
共通サブツリーごとに、構文誤りテーブルで共通サブツリーを検索するステップと、
共通サブツリーを反映するためにテーブルを更新するステップと
を含む方法。
【請求項２】
習熟度を決定する前記ステップが、
入力中にあるマッチングされた正しい語群の数を決定するステップと、
精度比を得るためにマッチングされた正しい語群の数を前記入力の長さで割るステップと、
重み比を得るためにマッチング・アルゴリズムの重みをマッチングされたパスの重みで割るステップと、
習熟度スコアを得るために精度比と重み比を乗じるステップと
を含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記マッチング・アルゴリズムがＨＣＳマッチング・アルゴリズムである請求項１に記載の方法。
【請求項４】
テーブルを更新する前記ステップが、
テーブルで共通サブツリーが見つかった場合には、関連する頻度フィールドを１つ増分するステップと、
テーブルで共通サブツリーが見つからない場合には、共通サブツリーおよび関連付けられたリーフをテーブルに追加し、関連する頻度フィールドに「１」を割り当てるステップとを含む請求項１に記載の方法。
【請求項５】
最も頻度の高い構文誤りを見つけるために前記頻度フィールドにより前記構文誤りテーブル内の行をソートするステップと、
最も頻度の高い構文誤りと学習者の習熟度スコアに基づいて学習者に対する矯正の集合を選択するステップとをさらに含む請求項２に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自動化学習システムの分野に関し、より詳細には、知的コンピュータ支援言語学習（ＩＣＡＬＬ）システムにおいて使用するための品詞タグ付きパーサーに関する。
【背景技術】
【０００２】
第二言語を学習するシステムおよび方法ではコンピュータ支援技術が組み込まれている。このようなコンピュータ支援システムは、例えば英作文を学習中の学習者を診断し指導する際に人間の教師をシミュレーションするよう機能することができる。しかし、これらのシステムには、言語学習の教授目的に必要となる少なくとも２つの基本的構成要素、すなわち文法アナライザと学習者のモデルが欠如している。
【特許文献１】米国特許出願第０９／５９７，２６９号
【特許文献２】米国特許出願第０９／５９７，２７０号
【非特許文献１】Ｓｅｋｉｎｅ、Ｓ．およびＧｒｉｓｈｍａｎ、Ｒ（１９９６）、「Ａ  Ｃｏｒｐｕｓ−ｂａｓｅｄ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ｇｒａｍｍａｒ  ｗｉｔｈ  Ｏｎｌｙ  Ｔｗｏ  Ｎｏｎ−Ｔｅｒｍｉｎａｌｓ」、４ｔｈ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｗｏｒｋｓｈｏｐ  ｏｎ  Ｐａｒｓｉｎｇ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ、２１６〜２２３頁
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
自然言語処理技術の現状においては文脈依存型のため、その任意またはあいまいな文の構文分析に対して９５％以上の条件を満たす精度を提供することは不可能である。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
上記説明に鑑み、本発明の１つの目的は、コンピュータ支援システムを使用した自然言語で任意またはあいまいな文を正確に分析する上での困難を克服することである。
【０００５】
本発明の別の目的は、学習者の入力に依存する一般的な文法ガイドラインを提供するための正確な文法アナライザを提供することである。
【０００６】
本発明のさらなる目的は、自然言語のあいまいな語の少なくとも一部にタグ（群）を手操作で割り当てることによって得られるより正確なパーサーである。
【０００７】
本発明のさらに別の目的は、言語学習者が、構文解析されたツリーで学習者の誤りを指摘した正確な文に関してブラケット文法構造を得ることを可能にするパーサーである。
【０００８】
本発明のさらにまた別の目的は、特定の学習者の頻発する文法上の誤りを識別し、その頻発する誤りに適正な矯正教材を提供して、その学習者の特に必要とする訂正が行われるようにすることができる学習者のモデルである。
【０００９】
この目的および他の目的により、本発明は、外国語、具体的には第二言語の作文および／または技術翻訳の知的言語チュータリングのための現実的で実施可能な方法を提供する柔軟な知的コンピュータ支援言語学習（ＩＣＡＬＬ）システムから構築する。このようなシステムは、その出願の全体を参照のため本明細書に引用する係属中の米国特許出願第０９／５９７，２６９号および０９／５９７，２７０号に記載されている。
【００１０】
テンプレート・オートマトン・ベースのＩＣＡＬＬシステムは、英作文に、知識エンジニアの助けなしに教師が教授内容を組み込み、学習法を計画することを可能にするオンライン・チュータリング機能を提供する。ＩＣＡＬＬシステムでは、文法分析および文法矯正の技能は、語学の専門家によってテンプレートのナリッジ・ベースに抽出される。本明細書に組み込まれた参照の特許出願では、入力された文をテンプレートのパスとマッチングすることによってバグを特定するための堅牢なアルゴリズムが開発される。このアルゴリズムは、学習者が犯した誤りに鑑み、最も可能性の高い間違い文を予測することができるが、これによって学習者の誤りに対する最適な矯正フィードバックが生成される。これは、的確な文（群）を処理できる正確なパーサーを提供することができるならば、単に違いを指摘することによって構文上誤りのある入力を処理するためにもそのパーサーを使用できることを意味する。しかし文法的に正しい文であっても尚、正確な文法ツリーを一貫して提供することができるパーサー・プログラムを開発することが必要である。
【００１１】
本発明では、テンプレートにおいて的確な文（群）の正確な文法ツリーを提供することができる品詞タグ付き（ＰＯＳＴ）パーサーが構築される。ＩＣＡＬＬの現在のテンプレートに対してＰＯＳＴパーサー・スキームを実施するために、品詞タグをテンプレートの正しいノードのいずれかの語または句に追加することができるように、テンプレートの構造が修正される。あいまい性除去のために必要かつ十分な品詞タグをテンプレートに追加した後、語学の専門家によって手操作でタグが付けられた語または句に対するタグ付け処理を無視して、いくつかの知られている確率論的パーサーを使用してテンプレートにおいて正確な文の文法ツリーを得ることができる。いわゆる品詞タグ付きパーサーを使用して、ＩＣＡＬＬシステムの処理全体を修正することができる。
【００１２】
本発明は、「最小構文サブツリー」または関連する誤りの最も小さい文法構成要素を同定することによって、入力された文の文法上の誤りを効率良く記述し、文法的誤りテーブルをその文法的誤りテーブルの構文サブツリー内における視覚化された位置と共に記述して各学習者の履歴を維持するために使用することができる学習者のモデルをさらに対象とする。
【００１３】
添付の図面と共に以下の説明を参照すれば、本発明のこれらおよびそれ以外の目的は、それらの対象とする利点の多くと共にさらに容易に明らかになろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
図面に示す本発明の好ましい実施形態の説明において、分かり易くするために具体的な用語法を用いることにする。しかし、本発明は、このように選択された特定の用語に限定されるものではなく、それぞれの特定の用語は同じ目的を達成するために同じ方法で運用されるすべての技術的に等価な用語を含むことを理解されたい。
【００１５】
本発明によるＰＯＳＴパーサーは、いわゆるコーパス・ベースの確率論的パーサーの修正形態を必要とする。これによってタグは事前割当され、したがってある一定の語群または句群の品詞タグにおけるタグ割り当ての不要に多数の可能な組合せに対して制約が課される。本発明は、最終文法ツリーの確率を最大限にするために以下の公式の組合せを選択するＡｐｐｌｅ−Ｐｉｅパーサーのスキーム（Ｓｅｋｉｎｅ、Ｓ．およびＧｒｉｓｈｍａｎ、Ｒ（１９９６）、「Ａ  Ｃｏｒｐｕｓ−ｂａｓｅｄ  Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｓｔｉｃ  Ｇｒａｍｍａｒ  ｗｉｔｈ  Ｏｎｌｙ  Ｔｗｏ  Ｎｏｎ−Ｔｅｒｍｉｎａｌｓ」、４ｔｈ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｗｏｒｋｓｈｏｐ  ｏｎ  Ｐａｒｓｉｎｇ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ、２１６〜２２３頁）内に組み込むことができる。最終文法ツリーの確率は以下のように計算することができる。
【００１６】
【数１】
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ここで、Ｐｒｕｌｅ  ｉは規則が規則ｉに割り当てられる確率を示し、Ｐ（ｔａｇｊ｜ｗｏｒｄｊ）はｗｏｒｄｊが品詞タグｔａｇｊに割り当てられる確率である。同じ語を複数の異なる品詞タグに割り当てることができることに留意されたい。
【００１７】
Ａｐｐｌｅ−Ｐｉｅパーサーのアルゴリズムに対して２つの主要な修正が行われる。まず、ＰＯＳタグに事前割当されたいかなる句でも１語とみなされる。次に、事前割当された場合、このような語群の確率は常に「１」とみなされる。
【００１８】
図１は、「日本は全国に美しい公園が点在する」を意味する日本文を英訳するための典型的なテンプレートを示す。以下の説明のために、所与の学習者が入力した文は「Ｊａｐａｎ  ａｒｅ  ｄｏｔｔｅｄ  ｂｙ  ｂｅａｕｔｉｆｕｌ  ｇａｒｄｅｎｓ  ｎａｔｉｏｎｗｉｄｅ．」である。それぞれの語の下の数字は、語の相対的な重要性を表す、語に割り当てられた重みを示す。（なし）を付したノードは、語を必要としないことを意味する空ノードである。典型的な品詞タグは以下を含むことができる。
ＤＴ：限定詞                                ＥＸ：存在詞
ＩＮ：前置詞／従属接続詞                    ＪＪ：形容詞
ＮＮ：名詞、単数または質量名詞              ＮＮＳ：名詞、複数
ＮＮＰ：固有名詞、単数                      ＲＢ：副詞
ＶＢＮ：動詞、過去分詞                      ＶＢＰ：動詞、非３人称単数現在
ＶＢＺ：動詞、３人称単数現在
特定の品詞タグに加え、様々な誤りメッセージも示される。これらは、以下のものを含む。
ＡＳ：名詞の数に関して仮定がなされている    ＡＴ：冠詞は必要ない
ＣＭ：コンマが必要                          ＣＴ：短縮形が誤っている
ＭＮ：意味が誤っている                      ＮＰ：名詞を複数にする必要がある
ＰＰ：句を複数にする必要がある              ＰＰ：前置詞が誤っている
ＶＡ：主語が単数なので動詞を単数にする必要がある
【００１９】
構文誤りの個々の矯正のためにテンプレート・オートマトン・ベースのＩＣＡＬＬシステムにおいてＰＯＳＴパーサーを適用する手順を図２に概略的に説明する。より具体的には、所与の学習者の入力した文に関して、この方法はキー入力された文を読み取ることから始まる（ステップ１００）。この文は、標準的なスペルチェック・モデルと照合し、綴りの誤りが訂正される（ステップ２００）。次いで、参照の特許出願における上記のテンプレート・マッチング・アルゴリズムによってテンプレートのマッチングが行われる（ステップ３００）。このアルゴリズムを使用して、この文と最も相似値の高い最適のパスが選択され、語彙誤り情報が印刷され、入力された文のスコアが計算される（ステップ３１０）。フィードバック情報も提供される。
【００２０】
誤りフィードバック情報に従い、テンプレート中の正しいパスが特定される（ステップ３２１）。次いで、正しいパスに関するブラケット文法構造を得るためにＰＯＳＴパーサーが用いられる（ステップ３２２）。次に、正しいパスの構文解析されたツリーを描き、関連ツリーのリーフにエラーがマークされる（ステップ３２３）。
【００２１】
図１のテンプレートを特に参照すると、ＩＣＡＬＬシステムを使用して、最適のパスが「Ｊａｐａｎ  ｉｓ  ｄｏｔｔｅｄ  ｗｉｔｈ  ｂｅａｕｔｉｆｕｌ  ｐａｒｋｓ  ｎａｔｉｏｎｗｉｄｅ．」であることを発見することができる。このパスが与えられると、本発明のシステムは、語彙誤りと矯正提案に関する解説を提供することができる（ステップ３１０）。この応用例により、学習者が入力した文は訂正される。次いでステップ３２２で、ＰＯＳＴパーサーは、Ｓ（ＮＰＬ（ＮＮＰ（Ｊａｐａｎ））ＶＰ（ＶＢＺ（ｉｓ）ＶＰ（ＶＢＮ（ｄｏｔｔｅｄ）ＰＰ（ＩＮ（ｗｉｔｈ）ＮＰ（ＮＰＬ（ＪＪ（ｂｅａｕｔｉｆｕｌ）ＪＪ（ｐｕｂｌｉｃ）ＮＮＳ（ｐａｒｋｓ））ＡＤＪＰ（ＪＪ（ｎａｔｉｏｎｗｉｄｅ））））））−ＰＥＲＩＯＤ−（．））という正確な文に対するブラケット文法構造を得る。
【００２２】
最後に、ステップ３２３に従い、また図３に図示するように、正しいパスの構文解析されたツリーが、学習者の誤りをマークして描かれる。誤りは、文法ツリーの関連リーフ中に赤でマークすることができる。図３では、語「ａｒｅ」、「ｂｙ」、および「ｐａｒｋ」が赤でマークされる。
【００２３】
本発明は、有効な教育チュータリング法を可能にするＩＣＡＬＬシステムに対する学習者のモデルをさらに提供する。図３に示すツリー情報は、最小構文サブツリーと称するもの、いわゆる関連した誤り（群）の最小の文法構成要素を特定する。これは、入力された文の文法上の誤りを説明する上で有効である。当然ながら、各構文サブツリーは、ブラケット構文形式で表すことができる。本発明によれば、文法誤りテーブルを（ブラケット形式の）構文サブツリー内で視覚化されたその位置と共に使用して学習者の履歴を維持することが可能である。
【００２４】
一方、米国特許第０９／５９７，２６９号および０９／５９７，２７０号に記載のＨＣＳマッチング・アルゴリズムは、学習者の書いた英語をテンプレートのモデル文の最適パスに対して評価することにより学習者の習熟度を提供することができる。
【００２５】
本発明のテーブルで与えられた文法誤り位置の情報と組み合わせると、このシステムは、各学習者の習熟度に基づいて各学習者の最も頻繁に繰り返される文法上の誤りを識別することができる。こうして、システムは、関連する学習者の最も頻発する文法上の誤りを利用してユニークなレベルの適切な修正を提供する。
【００２６】
本発明による学習者のモデルは、学習者の作文能力の習熟度を評価し、文法上の誤りを識別し、習熟度の適切なフィードバックおよび矯正を提供するシステムおよび方法を提供する。
【００２７】
Ａ．作文能力の習熟度の評価
参照のために引用した前記特許出願のＨＣＳアルゴリズムは、作文における学習者の基礎的習熟度を、入力したそれぞれの文をテンプレート・パスと照合することによって評価することができる。ここで、入力した文のスコアは、以下のように計算される。
【００２８】
【数２】
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学習者の習熟度は、最新の入力文によるスコアを用いて決定される。例えば、学習者は評価のための３つのグループ、すなわち平均スコアが０．９より高い高レベルの学習者、平均スコアが０．７より低い低レベルの学習者、およびスコアが０．７と０．９の間の中間レベルの学習者に分類することができる。
【００２９】
Ｂ．文法上の誤りの識別
既に指摘したように、本発明は、例として定義することができる最小構文サブツリーに基づいて文法上の誤りの識別を実行する。ａを、少なくとも２つの直接的な子孫を持つリーフｂの最も近い先祖と仮定する。ａの直接的な子孫すべてと、ａに到るまでのｂの先祖を含むツリーの集合を、リーフｂの最小構文サブツリーと呼ぶ。構文誤りは、誤りとしてマークされた語群とマッチングされる文法ツリーのリーフの最小構文サブツリーであると定義される。
【００３０】
検出された構文誤りの記録・訂正手順を以下に示す。まず、ＰＯＳＴパーサーによりテンプレート内のマッチングされた正しい文の文法ツリーを獲得し、入力した文を文法ツリーのリーフとマッチングする。誤りとしてマークされた語群とマッチングされた文法ツリーのリーフｌごとに、リーフｌの最小構文サブツリーを見つけ、ｌをサブツリーと関連付ける。見つかったサブツリーすべてに関して、同じサブツリーに関連付けられたリーフを結合する。すなわち、サブツリーを複数のリーフと関連付けることを可能にする。関連付けられたリーフのあるサブツリーごとに、ユーザの構文誤りテーブルを検索し、そのテーブル内に同じサブツリーがある場合は行の頻度フィールドに「１」を加え、まだリーフがどのフィールドにも登録されていない場合は行の関連付けられたリーフ・フィールドにサブツリーのリーフすべてを加える。反対に、テーブルに同じサブツリーがない場合は、頻度フィールドに「１」を割り当てて、サブツリーと、関連付けられたリーフをテーブルに加える。
【００３１】
第１例として、学習者の構文誤りテーブルを図４に示す。ここで、第１列は構文サブツリーを記録し、第２列は構文サブツリーの誤りに対応する関連付けられたリーフを記録し、最終列は構文サブツリーの誤りの頻度を記録する。
【００３２】
第２例として、学習者が、「このモデルに欠点はない」を意味する日本文の訳文として「Ｔｈｅｒｅ  ａｒｅ  ｎｏ  ｄｉｓａｄｖａｎｔａｇｅ  ｔｏ  ｔｈｉｓ  ｍｏｄｅｌｓ」という文を入力したと仮定すると、図５に示す文法ツリーが得られる。以下の２つの構文サブツリーを誤りマーカで位置特定して、現在のシステムは、ＶＰ（ＶＢＺ  ＮＰ  ＰＰ）を関連付けられたリーフＶＢＺにより、またＮＰ（ＤＴ  ＮＮ）を関連付けられたリーフＮＮにより、誤りテーブルに誤り記録をつける。
【００３３】
次に、ユーザＡに関する現在の構文誤りテーブルが図４のようであると仮定する。ＮＰ（ＤＴ  ＮＮ）は既にテーブルに存在するので、本発明者らは対応するフィールドの頻度フィールドに「１」を加え、関連付けられたリーフ・フィールドにＮＮを加えるだけである。ＶＰ（ＶＢＺ  ＮＰ  ＰＰ）がテーブルにないので、本発明者らは、関連付けられたリーフＶＢＺを有するＶＰ（ＶＢＺ  ＮＰ  ＰＰ）をテーブルに加え、頻度フィールドに「１」を割り当てる。結果を図６に示す。
【００３４】
Ｃ．習熟度条件付フィードバックおよび矯正
学習者のモデルを完成させるために、このシステムは、集合がそれぞれに異なるレベルの学習者に対応する学習者の構文誤りテーブルの構文サブツリーの列にリストされた構文誤りそれぞれに対する矯正資料または例文の集合を複数、例えば３つ準備する必要がある。ある特定数の問題の割り当てを完了した後で、このシステムは、ユーザの構文誤りテーブルの頻度行をソートすることによって最も頻度の高い構文誤りをまず見つける。学習者の平均化したスコアを利用して、適切なレベルの準備した矯正資料が選択される。
【００３５】
さらに具体的には、難易度順に与えられる以下の３つの異なるレベルの矯正例が構文誤りＮＰ（ＤＴ  ＮＮ）に対して準備されると仮定する。
Ｉ  ｈａｖｅ  ａｎ  ａｐｐｌｅ．
Ｔｈｅ  ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ  ｒｅｓｏｕｒｃｅ  ｉｓ  ａｖａｉｌａｂｌｅ  ｉｎ  ｏｕｒ  ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ．
Ｔｈｅｒｅ  ｉｓ  ｅｎｏｕｇｈ  ｒｅａｓｏｎ  ｔｏ  ｂｅｌｉｅｖｅ  ｔｈａｔ  ａ  ＵＦＯ  ｈａｄ  ｖｉｓｉｔｅｄ  ｏｕｒ  ｃｉｔｙ．
【００３６】
最初の１０個の問題を終了した後で、見つかった最も頻繁な構文誤りの１つはＮＰ（ＤＴ  ＮＮ）であるとするならば、これは、ユーザの構文誤りテーブルの最終列の最大値を探すことによって見つけられる。このシステムは、学習者の習熟度に応じてこれら３つの最適な矯正文を選択する。
【００３７】
上記説明および図面は、本発明の原理のみを説明したものと解釈されるべきである。本発明は、様々な形状およびサイズで構成することができ、好ましい実施形態の大きさには限定されない。本発明の多数の応用例が当業者に容易に想起されよう。したがって、開示した具体例、すなわち図示し説明した厳密な構成および動作に本発明を限定しようとするものではない。そうではなく、すべての適した修正形態および等価形態を本発明の範囲内にあるものとすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】正しいノードのすべての語に品詞タグを追加した後のテンプレート構造の一例を示す図である。
【図２】単一の入力を提供するＰＯＳＴパーサーによって強化されたテンプレート・ベースのＩＣＡＬＬシステムの処理手順を示す図である。
【図３】入力した文の文法矯正ツリーの一例を示す図である。
【図４】ユーザの構文誤りテーブルの一例を示す図である。
【図５】リーフの下に誤りをマークした文法ツリーを示す図である。
【図６】ユーザの構文誤りテーブルを維持する処理の一例を示す図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
2005519312.tif 000009
【図６】
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【国際調査報告】
2005519312.tif 000011
2005519312.tif 000012