# 学会記事
## テーマセッション解説：「言語教育と言語処理の接点」

投野由紀夫 $\dagger$ ・奥村学 $\dagger$

## 1 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.

## 2 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 (投野，金子，杉浦, 和泉 2013). 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，金子 (2015) では学習レベル別に名詞句の発達を分析，能登原 (2015) 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 (Granger, Guilquin, and Meunier 2015).

## 3 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，誤りの夕グの自動付与 (林，高村，奥村，投野 2015),前置詞誤り訂正 (三田，水本，松本 2016)，誤り解説生成 (永田 2019) 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 (今井, 赤木, 石塚, 伊東, 菊地, 篠崎, 中園,中村, 西村, 本田, 家根橋, 山田 2017), 小論文採点 (小畑, 竹内, 大野, 泉仁, 田口, 稲田,飯塚，阿保，上田 2019) などの発表があった.

## 4 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 $(\mathrm{CEFR}) 」(2001,2018)$ の利用拡大である. CEFR レベル $(\mathrm{A} 1 \sim \mathrm{C} 2)$ 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(投野 2013) 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: 石井, 投野 (2017); 水嶋, 荒瀬, 内田 (2016); 林, 石井, 高村, 奥村, 投野 (2016) など).

## 5 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.

## 6 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夕スクは以下が代表的なものである.

(1) 文法誤り訂正 (grammatical error correction)

(2) 自動採点 (automatic scoring)

(3) テキスト簡易化 (text simplification)

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.

He is fastest runner in the team.

$\rightarrow$ He is the fastest runner in the team.

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.

The workers acquiesced to their boss's request.

$\rightarrow$ The workers accepted their boss's request.

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，永田 (2019) 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.

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。

## 7 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 (奥村 2001), 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, 参考にしていたたききたい (永田 2017).

## 参考文献

Granger, S., Guilquin, G., and Meunier, F. (2015). The Cambridge Handbook of Learner Corpus

Research. Cambridge University Press.

林正頼, 石井康毅, 高村大也, 奥村学, 投野由紀夫 (2016). 英語学習者の英作文から CEFR レべ

ル別基準特性の特定. 言語処理学会第 22 回年次大会発表論文集 (2016 年 3 月), pp. 781-784.林正頼, 高村大也, 奥村学, 投野由紀夫 (2015). 英語学習者の作文における誤りタグの自動付

与. 言語処理学会第 21 回年次大会発表論文集 (2015 年 3 月), pp. 888-891.今井新悟, 赤木彌生, 石塚賢吉, 伊東祐郎, 菊地賢一, 篠崎隆宏, 中園博美, 中村洋一, 西村

隆一, 本田明子, 家根橋伸子, 山田武志 (2017). 自動採点スピーキングテスト SJ-CAT の

能力推定の検証. 言語処理学会第 23 回年次大会発表論文集 (2017 年 3 月), pp. 835-838.

石井康毅, 投野由紀夫 (2017). CEFR-J Grammar Profile のための文法項目頻度調査. 言語処理

学会第 22 回年次大会発表論文集 (2016 年 3 月), pp. 777-780.

金子恵美子 (2015). 英語学習者コーパスにおける名詞句発達分析. 言語処理学会第 21 回年次大

会発表論文集 (2015 年 3 月), pp. 792-795.
三田雅人, 水本智也, 松本裕治 (2016). 文脈を考慮した前置詞誤り訂正に向けた前置詞とその潜在意味関係の同時解析. 言語処理学会第 22 回年次大会発表論文集 (2016 年 3 月), pp. 677-680.水嶋海都, 荒瀬由紀, 内田諭 (2016). CEFR 準拠教科書における語彙・構文の特徴分析とレべル自動分類. 言語処理学会第 22 回年次大会発表論文集 (2016 年 3 月), pp. 789-792.永田亮 (2017). 語学学習支援のための言語処理（自然言語処理シリーズ）.コロナ社.永田亮 (2019). 英語ライティング学習支援のための前置詞誤り解説生成. 言語処理学会第 22 回年次大会発表論文集 (2019 年 3 月), pp. 831-834.

能登原祥之 (2015). N-gram 分析を通した CEFR レベル基準特性の特定：動詞共起フレームに

焦点をあてて. 言語処理学会第 21 回年次大会発表論文集 (2015 年 3 月), pp. 876-879.

小畑友也, 竹内孔一, 大野雅幸, 泉仁宏太, 田口雅弘, 稲田佳彦, 飯塚誠也, 阿保達彦, 上田

均志 (2019). 小論文採点支援システムにおける文字誤り検出モジュールの構築. 言語処理学会第 23 回年次大会発表論文集 (2019 年 3 月), pp. 807-810.

奥村学 (2001). 自然言語処理と語学教育. 専門日本語教育研究, 3, pp. 9-13.

投野由紀夫 (2013). CEFR-J ガイドブック. 大修館書店.

投野由紀夫，金子朝子，杉浦正利，和泉絵美 (2013). 英語学習者コーパス活用ハンドブック. 大修館書店.

## 略厤

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.

奥村学: 東京工業大学教授. 言語処理学会会長.