汎用言語モデルは日本語学習者データに基づく

かどうかを指しているため，本稿では「難易度」と日本語学習における語彙習得の重要性を踏まえ，いう）を踏まえることが必要であろう.本研究では汎用言語モデルGPT-4iを用いて日本語語彙の難易度に関して，易しい語から難しい語へとの語彙難易度を分析した.具体的には，GPT-4に語同徐々に学習することが提唱されているが，学習者に士の難易度関係を出してもらい，その結果を基に機よって難易度の順序が異なる可能性も考えられる械学習で語彙難易度を算出する方法を採用した.検[3].また，林[4]も語の難易度は日本語学習者の背景証には，中国語母語話者にとっての日本語語彙難易知識に依存し，学習者の母語の違いが考慮されてい度が判明している語を用いて，本稿の手法で語彙のないことを指摘した.彭他[5]は中国語母語話者を対難易度を推定した.その結果，既存の調査結果の99%象に調べた結果，日本語語彙の使用頻度と学習者に信頼区間内に収まるデータの割合は71%と比較的高とっての語彙難易度とは弱い相関しかないことが示く，従来の手法よりも迅速かつ広範囲にわたる難易されたため，語彙の難易度推定に関して，使用頻度度評価が可能となった.この研究により，日本語教育だけでは日本語語彙の難易度を判断することが難しにおける効果的な教材開発や教授法の改善に寄与すいことがわかる.る可能性が示された.語彙難易度の測定が重要であるのにも関わらず大規模な測定が出来ていない理由としては，語の彙難