DEIM Forum 2016 C1-5

検索エンジンによる英文の名詞語彙選択誤り検出の一手法
牧野剛典†

新妻弘崇††

太田学 †††† 岡山大学工学部情報系学科 〒 700–8530 岡山県岡山市北区津島中 3 丁目 1 番 1 号†† ,††† 岡山大学大学院自然科学研究科 〒 700–8530 岡山県岡山市北区津島中 3 丁目 1 番 1 号
E-mail: †pdy36h6l@s.okayama-u.ac.jp, ††niitsuma@suri.cs.okayama-u.ac.jp, †††ohta@de.cs.okayama-u.ac.jp
あらまし

英語を母語としない日本人が，英作文の際，英文中の語彙選択誤りを発見するのは一般に困難である．

これまでの英文誤り検出や修正の研究では，前置詞や冠詞の誤りに対し，検索エンジンを利用して検出及び修正が行われてきた．本研究では，検索エンジンを用い，英文中の名詞と形容詞との共起の強さを求め，名詞の語彙選択誤りを検出する方法を提案する．KJ コーパスの英文 34 文を対象に名詞語彙選択誤り検出をしたところ，提案手法の F 値は 0.533 となり，これは，提案手法の参考にした宮城らの手法の F 値 0.441 よりも高かった．

1. は じ め に結果を示すと共に，検出した誤りについて考察する．5. 節では，本稿のまとめと今後の課題について述べる．

現在，日本人の多くが第二言語として英語を学んでいる．しかし，英語を母語としない日本人にとって正しい英語の使い分けは難しく，日本人の英作文には様々な誤りが見られる．その中でも，名詞句に関する誤りは特に多い．日本人英語学習者のコーパスである Konan-JIEM Learner Corpus Third Edition(KJ コーパス) [1] には，日本人大学生によって書かれた 233 の英作文が収録されており，それらの英作文中の文法的な誤りにエラータグが付与されている．KJ コーパスのエラータグ毎の出現回数の割合を図 1 に示す．

図 1 KJ コーパスに出現する誤りの割合

この英作文に含まれる誤りは，名詞と冠詞に関する誤りなどの名詞句に関する誤りが約 4 割を占めている [2]．この結果を踏まえ，本稿では，名詞に関する誤りの一つである名詞の語彙選択誤りを検出する方法を提案する．名詞の語彙選択誤りとは，2. 関 連 研 究

英文において，似たような意味や表現を持つ名詞のうち，誤っ我々の研究室では過去に [4–10] のように検索エンジンを用いて選択されている名詞のことである．英語を母語としない日本

た英文誤り修正に関する研究を行っている．尾﨑ら [4–6] は冠

人にとって，似たような意味を持つ英単語の使い分けは難しく，詞誤り，有冨ら [7] ，久保田ら [8] は前置詞誤り，谷本ら [9, 10]

誤った語彙を選択していることに自分では気づきにくい．

は動詞やコロケーション誤りを対象に，検索エンジンを用いて英文の誤りを検出するために，検索エンジンにより，Web 上誤りを検出，修正する手法を提案した．以下では，本稿で対象の広範囲のコーパスの語彙や文法を利用する方法が提案されてとする名詞に関する誤りの検出と修正，また，検索エンジンをいる．宮城ら [3] は，検索エンジンによって得られる検索結果用いた英作文支援に関連する研究を紹介する．

数を用いて，英文中の名詞誤りを検出及び修正するシステムを

2. 1 名詞に関する誤りの検出提案した．宮城らのシステムでは，冠詞誤りと名詞の単複誤り，近年，名詞に関する誤りの検出，修正手法についての研究に名詞の語彙選択誤りを扱っている．冠詞誤りと名詞の単複誤り関心が高まってきている．Berend ら [11] は CoNLL-2013 のでは検出と修正を行った．名詞の語彙選択誤りについては検出

Shared Task である文法誤り修正タスクに参加し，英語の名詞のみを行った．冠詞誤りと名詞の単複誤りの検出と修正では，の単複誤りや冠詞誤りを修正するための教師付き学習システム

冠詞の用法と検索エンジンの返す検索結果数を用いた．名詞のを開発した．この研究では，さまざまな修正候補を提示するた

語彙選択誤りの検出は，検索エンジンによる検索結果数を用いめに，機械学習ライブラリである MALLET API [12] を用いて，名詞同士の共起の強さを算出した．本研究では，宮城らがた最大エントロピーに基づく教師付き分類モデルを採用してい行った名詞の語彙選択誤り検出を参考に，名詞と形容詞との共る．このモデルを用い，文法機能の階層構造を表す f 構造に基起を考慮した，名詞語彙選択誤り検出法を提案する．

づいて，より深い言語的な特徴について調査をした．その結果，本稿は次のような構成とする. 2. 節では，関連研究について

Lexical Functional Grammer（語彙機能文法）parser の出力述べ，3. 節では，宮城らの名詞語彙選択誤り検出方法と，提案から得られる，名詞の種類（普通名詞/固有名詞/代名詞）や代する検出方法について説明する．4. 節では，評価実験の内容と名詞の種類（人称代名詞/再帰代名詞/所有代名詞）などに関する特徴が，名詞の単複誤りの特定に有効であることを示した．

る．語彙誤りの検出は，動詞と名詞句からなる検索クエリの検彼らは，より有効なシステムを構築するために，Web ページ上索結果より，式 (1) で定義する MI スコアを算出し，その値がの約 1 兆語からなる Google N-gram Corpus のような大規模閾値に満たない場合誤りを検出する．

コーパスの統計情報の利用を計画している．
永田ら [13] は，可算名詞と不可算名詞の判定を自動的に行う

MI スコア＝共起頻度 × コーパス総語数
共起語頻度 × 中心語頻度(1)

ことで，英文の誤りを検出する手法を提案した．この手法は，ここで，共起頻度はコーパス内で二つの単語が共起した回数

英字新聞などの一般的なコーパスと，日本人英語学習者が使用であり，中心語頻度は誤りかどうか調べたい動詞の出現回数，する英語の教科書や問題集からなるコーパスから，可算名詞と共起語頻度はその動詞の前後の名詞句の出現回数である．実験

不可算名詞の判定モデルを学習する．このモデルを用いて名詞では，KJ コーパスの一部の英文を用いて評価し，検出精度はに関連した冠詞の誤りを検出する．可算名詞と不可算名詞の判0.155 であった．

定精度は 0.909 であり，誤り検出精度は 0.725 であった．

2. 2 検索エンジンを用いた英作文支援
2. 2. 1 フレーズ検索を用いた誤りの検出

3. 名詞の語彙選択誤りの検出
本研究では，英文中の名詞の語彙選択誤りを検出する．大鹿

英語を母語としない日本人の英作文で，前置詞や冠詞などがら [14] の検索エンジンを用いた英文の誤り検出システムでは，適当であるか検索エンジンを用いて検討するシステムは，大鹿注目するフレーズに対し，一部の語句を正解候補に置き換えてら [14] や網嶋ら [15]，平野ら [16] によって開発されている．

フレーズ検索を行う．そして，その検索結果数を比較すること

大鹿らのシステムの機能の一部には，語彙選択誤りの検出と修で誤りを検出した．しかし，名詞の語彙選択誤り検出では，比正が実装されている．例えば，適切かどうか検討したい英語の較対象とする名詞候補が，前置詞等に比べて予測がしにくい．

フレーズ（例：the result of the election）と，フレーズ中の調つまり，比較するためには誤り検出の対象の名詞よりも適切なべたい箇所の日本語訳（例：「結果」）を入力すると，システム名詞を知る必要があるが，そのような名詞を見つけることは難（注 1）が辞書データベースとして EDRの日英対訳辞書を参照し，しい．そこで，本研究では対象の名詞と形容詞との共起の強さ入力した日本語の訳語候補を複数提示する．提示された訳語候に基づいて名詞の語彙選択誤りを検出する．3. 1 節では，名詞補には概要説明の情報も付随しており，それらの情報を踏まえの誤りの種類について説明し，本研究で誤り検出の対象とするて，ユーザは適切な訳語を選択できる．さらに選択したそれぞ誤りの種類を述べる．3. 2 節では名詞の語彙選択誤りの検出にれの訳語候補についてフレーズ検索を行い，どの訳語候補を用いる語の共起の強さについて説明し，3. 3 節で宮城らの名詞使った英文が検索結果に多いか表示される．このような日本語の語彙選択誤り検出システム [3] について説明する．3. 4 節での訳語が思いつかない場合，ワイルドカードを利用した検索を提案手法を説明する．

行うこともできる．英文中の誤りと思われる語をワイルドカー

3. 1 名詞の誤りの種類ドに置き換えて検索し，検索結果からワイルドカードに対応す

KJ コーパス中の名詞の誤りは，本来必要な名詞が欠落するる部分に現れる単語を抽出する．抽出された単語のうち，誤り誤り（欠落誤り），名詞の綴りに関する誤り（綴り誤り），名詞と思われる語と同じ品詞の語をワイルドカードと置き換え，再の単数形と複数形に関する誤り（単複誤り），適切な語彙選択に度フレーズ検索し，検索結果数を表にまとめユーザに提示する．

関する誤り（語彙選択誤り），その他の五つに分類することがで

これは，検索結果数を示すことで訳語の判断をユーザに委ねる

きる．このうち，欠落誤りは，文中に誤りの名詞が現れないのシステムといえるが，ある程度の英語の知識がない人にとってで，検出することが困難である．一方，綴り誤りは，辞書を参は使いにくいという結論であった．

照すれば検出が比較的容易である．単複誤りに関しては，宮城

2. 2. 2 MI スコアを用いた誤りの検出

ら [3] によって，検出と修正に関する研究が行われている．そ谷本ら [9, 10] は，検索エンジンを用いて英文中の動詞誤りをこで，本研究では，名詞の語彙選択誤りを検出対象とする．名検出するシステムを提案した．このシステムは，検討したい英詞の語彙選択誤りとは，英文において，似たような意味や表現文中のフレーズを検索することで，検索結果から妥当なフレーを持つ名詞のうち，誤って選択されている名詞のことである．

ズを調べることができる．動詞の誤りを，主語-動詞の一致に関

例えば， Gardening needs water, sun and fertilizersといする誤り（一致誤り），時制に関する誤り（時制誤り），語彙選

う文では，sun という名詞が使われているが，正しくは sunlight

択の誤り（語彙誤り），その他の四つに分類し，このそれぞれである．これが，名詞の語彙選択誤りであり，本研究で検出のの誤りごとに異なる方法で誤りを検出する．一致誤りに関して対象とするものである．

は，品詞とチャンク情報からルールに基づいて誤りを検出し，3. 2 語の共起の強さ

ルールに基づく検出が難しい場合は，検索エンジンから得られ

本研究では，宮城ら [3] と同様に，誤り検出対象の名詞とそる検索結果数を比較するという方法がとられている．時制誤りの他の語が一文中に同時に出現する頻度を用いて，語の共起のの検出は，動詞の時制が異なる複数の検索クエリを生成し，そ強さを定義する．例えば， My hobby is baseball.

れらの検索結果数を比較することによって時制誤りかを判定す

文には，hobby と baseball が一文中に共に出現しているため，という英検索エンジンによりその頻度を算出する．語の共起の強さは，（注 1）：通信総合研究所,EDR 電子化辞書使用説明書（2003）

検索エンジンの検索結果を用いて，式（2）で定義する．

表1
利用する品詞名詞と形容詞名詞のみ

共起の強さ＝での検索後の組み合わせの例

A have a big B , C and D.

共起の強さが平均と閾値のいずれより検索する組み合わせも小さい組み合わせ(A，big，B)，(big，B，C)，(A，big，B)(B，C，D)(A，B)，(B，C)，(C，D)，(A，(B，C) ，(B，D)

C)，(A，D)，(B，D)

語 A と語 B を同一文中に含む検索結果の数(2)取得した検索結果の数

ここで，取得した検索結果の数とは， Bing Search API [17]•A=B，B-C，A-C のように一つの名詞のみが他の二つの名詞との共起の強さが小さい場合（この例では C を誤りとして検出）で取得した語 A と語 B の AND 検索の結果の数を示す．また，語彙選択誤りを検出しないパターンは次のようなものである．

この検索結果は，最大 1,050 件まで取得可能であり，URL や•スニペットから構成される．そのスニペットを解析し，語 A と場合

語 B が同一文中にともに出現しているかどうか判定する．この•A-B，B-C，A-C のように全て共起の強さが小さい場合共起の強さが 1 に近ければ近いほど，語 A と語 B の共起が自•A-B，B=C，A=C のように一つの名詞のみ他の二つの然であるとみなす．反対に，この共起の強さが閾値未満である

A=B，B=C，A=C のように全て共起の強さが大きい

名詞との共起の強さが大きい場合

場合，語 A と語 B のいずれかに語彙選択誤りの可能性がある

3. 4 名詞及び形容詞の共起の強さに基づく誤り検出方法と判定する．提案手法では名詞及及び形容詞の共起の強さを式

宮城らは名詞同士の共起の強さに基づき，名詞の語彙選択誤（2）によって算出する．また，式 (2) は，2 語の共起の強さを求りを検出した．しかし本研究では，名詞と形容詞との共起の強める式である．3 語での共起の強さを調べる場合は，語 A と語さを考慮した英文中の名詞の語彙選択誤り検出方法を提案す

B と語 C で AND 検索をし，分子は語 A と語 B と語 C を同一る．この検出方法では，名詞同士の共起の強さに加え，形容詞文中に含む検索結果の数となる．語彙選択誤りを検出するためとの共起の強さを用いて，名詞の語彙選択誤りを検出する．この共起の強さの閾値は，KJ コーパスの英文を用いて定める．

れにより，宮城らの手法では検出できなかった文での語彙選択

3. 3 名詞同士の共起の強さに基づく誤り検出誤りの検出が可能になる．例えば，宮城らが検出対象としてい宮城らの名詞の語彙選択誤り検出システム [3] では，名詞同なかった名詞が 3 語未満しかない文でも語彙選択誤りを検出で士の共起の強さに基づいて誤りを検出する．具体的には，英文きる場合がある．の先頭から順番に三つの名詞を選択して，その中の全ての組み共起の強さを求める検索について，宮城らは，3. 3 節で説明合わせである 3 通りの名詞のペアで共起の強さを比較し，誤りしたように，3 通りの名詞のペアで検索クエリを生成していた．

を検出する．例えばA have B , C and D. という文を考えそのため，選択された 3 つの名詞と，それ以外の語との共起をる．ここで A，B，C，D は名詞であるとする．宮城らのシス考慮していなかった．提案手法では，名詞と形容詞の共起の強テムではまず A，B，C について，A と B，B と C，A と C のさを先頭から順に 3 語ずつの組み合わせで検索して算出する．

共起の強さを求める．次に B，C，D についても同様にして 3名詞同士の共起の強さは，英文 1 文中の名詞 2 語ずつの全ての通りのペアの共起の強さを求め，求めた共起の強さに基づいて組み合わせで検索して算出する．

誤りを検出する．この際，三つの名詞は先頭から順番に選出す

共起の強さは次のようにして計算する． A have a big B , Cという文では，表 1 のような検索クエリが生成される．最初は 1，2，3 番目の名詞，次に 2，3，4 番目の名詞のよand D.

うに一つずつずらす．3 語の名詞の共起関係を扱うため，名詞る．ここで，A，B，C，D は名詞である．これらの検索結果かが 2 語以下しかない文については，誤り検出を行わない．

ら，式（2）より，それぞれの組み合わせの共起の強さと，平均共起の強さを求めるのに必要な検索処理は次のようなものでの共起の強さを算出する．次に，共起の強さが，入力した英文ある．まず，誤り検出対象の英文を MontyTagger [18] でタグ中の平均の共起の強さと，閾値のいずれよりも小さい組み合わ付けし，文中のすべての名詞を抽出する．名詞は一単語とし，せを全て抽出する．そして，その組み合わせの中に二回以上出三つの名詞（A，B，C）で考えられる三つのペア（A と B，B現する名詞を誤りとして検出する．表 1 では，A と big と B のと C，A と C）それぞれで AND 検索をする．得られた検索組み合わせが，英文中の名詞及び形容詞 3 語の組み合わせの平結果から各ペアの共起の強さを求める．そして共起の強さに基均の共起の強さと閾値のいずれよりも低い．また，B と C，Bづいて，以下のように語彙選択誤りを判定する．ここで，「=」と D の組み合わせが，英文中の名詞 2 語の組み合わせの平均のは共起の強さが閾値以上であること，「-」は共起の強さが閾値共起の強さと閾値のいずれよりも低い．これらの組み合わせに未満であることを示す．宮城らは誤り検出に用いる閾値としてB が出現しているため，表 1 の場合 B を語彙選択誤りとして検0.098085 を用いた．

出する．提案手法の閾値の設定は，ＫＪコーパス中の名詞の語彙選択誤りを一つ以上含む英文 248 文を用いる．名詞 2 語の組語彙選択誤りを検出するパターンは次のようなものである．

み合わせに用いる閾値は，誤った名詞を含む 2 語の組み合わせ

表2

名詞 2 語の組み合わせの比較実験結果
再現率 適合率F値

宮城らの手法

0.375

0.536

0.441

名詞のみの共起を用いた手法

0.450

0.563

0.500

F 値＝2×R×P
R+Pの共起の強さの平均である 0.06295 を閾値として設定した．名詞及び形容詞の 3 語の組み合わせに用いる閾値は，誤った名詞を含む 3 語の組み合わせの共起の強さの平均である 0.016339

4. 1 名詞の語彙選択誤りの検出性能評価を閾値として設定した．

4. 1. 1 実験データ(5)以下に，提案手法の語彙選択誤り検出の流れをまとめる．

実験データは，宮城らの手法と検出性能を比較するため，KJ（ 1 ） 英文 1 文を入力し，入力文に対し MontyTagger を使っコーパスから選んだ英文 34 文を用いる．この 34 文は，名詞をてタグ付けし，文中の名詞，形容詞を抽出する．

3 語以上含んでおり，かつ名詞の語彙選択誤りを含む．またこ（ 2 ） 抽出した各語に対して，検索エンジンにより，文の先の 34 文には，合計で 40 件の名詞の語彙選択誤りがある．この頭から順に，名詞と形容詞の 3 語ずつの組み合わせで AND 検34 文は，宮城らが [3] で同様の実験に用いたデータであり，名索を行う．

詞以外の誤りを含んでいない．また，KJ コーパスの英文の名（ 3 ） 検索エンジンにより，名詞 2 語の全ての組み合わせで詞の語彙選択誤りには，名詞の欠落誤りもあるが，本実験の対AND 検索を行う．

象として扱わない．

（ 4 ） (2) の検索結果から，式（2）より 3 語での共起の強さ

4. 1. 2 名詞の共起の強さに基づく誤り検出を算出する．これを基に英文 1 文中の 3 語の組み合わせでの平宮城らの手法では 3 通りの名詞のペアで共起の強さを調べ均の共起の強さを算出する．

る．これに対し提案手法では，先頭から順に名詞と形容詞 3 語（ 5 ） (3) の検索結果から，語と語の共起の強さを算出する．

ずつの組み合わせと名詞 2 語の全ての組み合わせで共起の強さ

また，これを基に英文 1 文中の 2 語の組み合わせの平均の共起を調べる．ここで，名詞の共起の強さに基づく誤り検出を比較の強さを算出する．

するために，提案手法で名詞のみの共起を利用し，他は提案手（ 6 ） 共起の強さが，閾値と (4) または (5) で求めた英文 1法と同様に誤りを検出する．そしてその結果を宮城らのものと文中の平均の共起の強さのいずれよりも小さい組み合わせを抽比較する．検出性能は式（3），式（4），式（5）で示した再現出する．

率，適合率，F 値を用いて評価する．

（ 7 ） 抽出された組み合わせの中で 2 回以上出現する名詞を語彙選択誤りとして検出する．

名詞のみを利用した語彙選択誤りの検出実験の結果を表 2に示す．使用した KJ コーパスの英文 34 文に対し，F 値が高かったのは，閾値 0.06295 を用いた提案手法だった．例えば，4. 評 価 実 験

宮城らの手法では検出できなかったが，提案手法では検出で検索エンジンを用いた名詞の語彙選択誤り検出について，3. 4

きた英文誤りには次のようなものがあった． After the game節で示した名詞と形容詞の共起の強さに基づく誤り検出方法のor during the game, we can talk to the other team’s mates

性能を評価する．本稿では，以下の二つについて実験する．

though they are members of our rival team. という文では（i） 名詞の語彙選択誤りの検出性能評価
名詞の語彙選択誤りを含む文を入力として与えて，その誤りを検出できるか評価する．まずはじめに，名詞のみの共起の強さを用いた場合で宮城らと比較し，検出性能を評価する．その後，名詞と形容詞との共起の強さが有効であるか他の手法と比較する．また，形容詞以外の他の品詞との共起を利用する場合についても比較する．
（ii） 名詞の語彙選択誤りの検出の適切性評価
誤りがないとみなせる，正しい英文を入力として与え，正しい名詞を正しいと判断できるか評価する．
本実験の検索エンジンには，Bing Search API [17] を用いる．
語彙選択誤り検出の評価指標として，再現率 (R)，適合率 (P)，これらの調和平均として F 値を用いる．これらの指標は，以下の式で表される．
正しく語彙選択誤りを検出した英文の数
再現率 (R) ＝(3)
検出対象の英文の数
適合率 (P) ＝

正しく語彙選択誤りを検出した英文の数(4)
語彙選択誤りを検出した英文の数

mates が誤りで，正しくは members である．この語彙選択誤りを，前述の設定をすることで検出が可能となった．この文で名詞 2 語の共起の強さを全ての組み合わせで算出したところ，閾値を上回っていて検出できなかった．しかし，名詞 3 語の共起の強さを調べたところ mates を含む組み合わせは共起の強さは閾値未満となり，検出できた．

4. 1. 3 提案手法と他手法との比較
本節では，3. 4 節で説明した提案手法による名詞の語彙選択誤り検出の性能を評価する．ここでは名詞の語彙選択誤りを含む英文を入力とし，文中に存在する名詞の語彙選択誤りをどれだけ検出できるかを再現率，適合率，F 値で評価する．
検出性能を既存システムである Grammarly [20] と比較する．Grammarly は，250 種類以上の文法ルールにより英文をチェックする機能を持ち，英文中の誤りに対して修正候補となる類義語等を提案してくれる．また，Grammarly は名詞だけでなく様々な品詞に対応している．さらに，比較のため，提案手法で名詞と形容詞との共起ではなく，動詞との共起を利用した場合，前置詞との共起を利用した場合の検出性能も評価した．

表 3 名詞の語彙選択誤りの検出性能評価
再現率

適合率

F値

宮城らの手法

0.375

0.526

0.441

名詞及び形容詞の共起を用いた提案手法

0.500

0.571

0.533

名詞及び動詞の共起を用いた手法

0.475

0.559

0.513

名詞及び前置詞の共起を用いた手法

0.400

0.485

0.438

Grammarly

0.294

0.667

0.408

表 4 名詞の語彙選択誤りの検出の適切性評価
正しい英文の数

誤りを誤検出した英文の数 正解率

宮城らの手法61300.508

名詞及び形容詞の共起を用いた提案手法

61

310.491

名詞の語彙選択誤り検出の実験結果を表 3 に示す．名詞と形名詞の語彙選択誤り検出実験の結果を表 4 に示す．表 4 の通容詞の共起の強さを利用した提案手法の F 値が 0.533 と最も高り，宮城らの手法の正解率が高くなった．また，検出された語かった．共起の強さを調べる品詞を増やし，3 語の組み合わせは，人名や会社名などの固有名詞である語や，専門用語などので検索することで検出できる語が増えた．この結果，再現率が頻出しない語が多く見られた．このような語の誤検出を防ぐた

上がった．

めには，固有名詞抽出を同時に行うことや，検出対象の英文に提案手法により新たに名詞の語彙選択誤りを検出できるよよって閾値の再設定をすることが考えられる．これにより，頻うになった文に， Because tomatoes in the shop have good

出ではないが特定の英文中に多く出現する語に対応できる可能

taste and body. という文がある．この文では，body が誤り性がある．

であり，正しくは appearance である．提案手法がこの文で生成する検索クエリには shop AND good AND taste と5. ま と め

good AND taste AND body などがあるが，共起の強本稿では，検索エンジンを用いて，名詞と形容詞との共起のさを比べると， good AND taste AND body の共起の強さに基づいて名詞語彙選択誤りを検出する方法を提案した．

強さが小さかった．また，全体でも body はこの文のほかの語

宮城らは，英文中の名詞の共起に基づいて語彙選択誤りを検出とあまり共起しなかった．他には， First, I think that I could

したが，提案手法は，名詞に加えて形容詞の共起を利用して誤

get higher force of concentration through 4 classes. というりを検出する．実験では，提案手法の参考にした宮城らの手法，文は，force が誤りで，正しくは power であった．この例でも，既存システムである Grammarly，及び提案手法の誤り検出性

検出対象の force の前にある higher との共起の強さが検出に影能を，KJ コーパス中の英文 34 文でそれぞれ評価した．その結響を与えた．また，実験データには形容詞のない文もあった．

果，提案手法は，宮城らの手法よりも検出性能が高かった．し多様な文での語彙選択誤り検出に対応するためには，名詞の語かし，誤りのない英文に対しては，宮城らの手法よりも誤検出彙選択誤りの検出に有効な品詞について更に検討すべきと考えが多かった．ている．

今後の課題としては，固有名詞への対応や，閾値の設定方法

4. 2 名詞の語彙選択誤り検出の適切性評価の検討等が挙げられる．また，KJ コーパス以外の英文コーパ

本節では，形容詞との共起の強さを用いた提案手法の語彙選スでの実験も必要である．本研究では，名詞の語彙選択誤りの択誤りの検出の適切性を評価する．ここで，語彙選択誤りの検検出だけを行ったが，検出した語彙選択誤りに対して修正案の出の適切性を，正しい英文を入力文として与えたとき，正しい語彙を提示できれば，より有用な英作文支援になる．よって，英文と判断できるかどうかで評価する．具体的には，入力した語彙選択誤りの修正支援も重要な検討課題といえる．

正しい英文のうち，語彙選択誤りを検出しなかった文の割合を正解率として評価する．この正解率割合を，宮城らの手法と比較した．
入力文は全て正しいので，もし正解率 100%ならば全く語彙選択誤りが検出されず，理想的といえる．

4. 2. 1 実験データ
誤りがなく正しいとみなす英文を入力として与え，結果を正解率で評価する．正しいとみなす英文として，New YorkTimes [19] の技術分野の記事の英文 61 文を実験に用い，語彙選択誤りを検出することがないか調べる．

4. 2. 2 実 験 結 果
提案手法の適切性評価のために行った，正しい英文に対する文献[1] Konan-JIEM Learner Corpus Third Edition (KJ コーパス)，
http://www.gsk.or.jp/catalog/gsk2012-a/[2] 水本智也，林部祐太，小町守，永田昌明，松本裕治，“大規模英語学習者コーパスを用いた英作文の文法誤り訂正の課題分
析”，情報処理学会研究報告第 208 回自然言語処理研究会，Vol.
2012-NL-208，No. 5，pp. 1-8，2012.
[3] 宮城雄太，新妻弘崇，太田学， 検索エンジンを用いた英文名詞句誤りの修正支援 ，DEIM2015，D7-2，2015.
[4] 尾﨑弘明，太田学，“Web 資源を用いた冠詞の用法に基づく冠詞誤り自動修正”，第 4 回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム (DEIM2012)，E9-2，2012.
[5] 尾﨑弘明，谷本太郁由，太田学，“冠詞の用法規則と検索エンジンを利用した英文冠詞誤りの自動修正”，第 5 回 Web とデータベースに関するフォーラム (WebDB Forum2012)，B4，2012.
[6] 尾﨑弘明，新妻弘崇，太田学，“機械学習による冠詞の用法と検[7][8]

[9]

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索結果数に基づく英文冠詞誤りの自動修正”，情報処理学会研究報告，Vol. 2013-DBS-158，No. 14，pp. 1-7，2013.
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