多くなされている．これに対して，日本語では深層本研究では，文法誤り検出システムを実装し，先学習を用いての文法誤り検出の研究は先行研究[1]行研究と比較した．先行研究では文法誤り検出を系などが行われているものの，十分であるとは言えな列ラベリングタスクとし，BiLSTMを用いた．我々い．このような背景に基づき，我々は日本語を対象は，BERTを用いて同じく系列ラベリングタスクととした深層学習に基づく文法誤り検出を研究し，そして解き，文法誤り検出システムを実装した．実験の効果を確認する．の結果，BERTを用いての文法誤り検出システムは，文法誤り検出を深層学習を用いて行うためには適合率，再現率，F(0.5)値のすべてにおいて，先行大規模のデータセットが必要となる．そこで，本研研究のBiLSTMより高かった．また，文字レベルの究では，大規模なデータセットであるLang-8コーモデルFlairを用いた実験も行い，適合率がさらにパス[3]を利用する．Lang-8コーパスは，語学学習高くなったという結果が得られた．のためのSNSLang-8の添削ログからクローリングして作られた，誤りを含む文とその訂正文からなる

データである．約200万文対からなり，文法誤り訂近年，言語学習者向けの作文支援システムは多く正用のデータとしては規模の大きいものである．開発されている．その中には学習者の作文の文法誤本研究では，文法誤り検出を系列ラベリングタスりを自動で訂正するシステムや，学習者の作文を自クとして解くことを目指す．系列ラベリングとは，動評価し点数をつけるシステムなどがある．このよ系列の各要素もしくは部分系列に対してタグ付けうな作文支援システムにより，学習者及び教育者のを行う手法である．代表例として，品詞タグ付けや負担を軽減することができる[1]．チャンキングなどがある．文法誤り検出は，作文を本研究では，作文支援システムのための文法誤単語系列として扱い，各単語に正解または誤りのり検出（GrammaticalErrorDetection:GED）に取り組ラベルを付与する系列ラベリング問題として表現む．これは，文法誤りを含む文を入力すると文法のできる．先行研究[1]ではBiLSTMを用いて，文法誤っている位置をユーザに提示するシステムであ誤り検出を系列ラベリング問題として解いている．る．言語学習者が作文を書く際に，指導者なしで文BiLSTMでは，前後の文脈情報を考慮して正誤ラベ法誤り位置を確認することを可能とする技術であルの判定を行えるが，遠く離れたデータの影響を扱り，作文支援システムの基本となる重要な技術でうのが難しい問題が残る．日本語における文法誤りある．文法誤り訂正（GrammaticalErrorCorrection）検出には，「全然～ない」などの遠く離れた関係や，は，文法誤り検出（GED）の結果に基づき，誤りを基本的に文末に置かれる用言と文中の格助詞の関係正しい表現に自動訂正するものであり，GEDはこのを考慮する必要がある．BiLSTMよりも，系列中の前段階の技術としても重要である．各単語同士の直接的に影響を考慮できるattention機文法誤り検出（GED）に関しては，近年では深層構をもつモデルのほうが望ましいと考える．そこで学習を用いた研究が精度を上げ英語ではBiLSTMを本研究ではBERTを用いる．用いることで最高精度の誤り検出を行っている[2]．―1607―.(d)を引用）