汎用言語モデルは日本語学習者データに基づく

易度の計測には大規模な調査実験をする必要がある言語の学習において語彙学習は極めて重要であり，ためである．そのため，語彙指導を行う際には語彙特に日本語は，諸言語の中で比較的多くの語を覚え頻度に基づいている場合が多い.語彙頻度に基づいる必要のある言語であり，新聞や雑誌を自由に読みた語彙テストの場合，学習者の母語の違いを十分にこなすには最低3万語を理解できないといけないこ考慮していない.例えば，「喜劇」のような漢字由来とが指摘されている[1].膨大な量の語彙をより効率の語は，使用頻度が低く難易度が高いとされがちで的に学習できるように，過去に様々な基本語彙を選あるが，中国語母語話者にとっては漢字の意味から定するための研究調査が行われた.代表的な方法と直感的に理解可能であり，実際の難易度は低くなるして，言語学専門家が主観的に決定する方法，各種傾向がある.の言語資料の分析を踏まえた（特に使用頻度の高さこのような背景を踏まえ，本研究では，汎用言語と使用分野の広さの視点からの）分析に立脚する方モデルGPT-4を用いた新たな語彙難易度評価方法を法，及びある個人や集団の理解できる語彙について提案する.GPT-4を含む近年の汎用言語モデルは，自の心理実験の結果に基づく方法があるが，使用頻度然言語で与えた指示に従って様々なタスクをこなすの低い語彙の中にも重要な語彙が含まれている可能汎用性を獲得してきている，要約・推敲・翻訳，質性も指摘されている[2]ため，基本語彙の選定や日本問応答，対話，算術・論理推論，コーディングとい語教材作成，語彙指導を行う際に，より客観的かつった多様なタスクを実行できる．しかも，個々のタ実用的な学習対象を選ぶには，3つ目の方法のようスクの性能は従来の単機能のモデルに比肩するか，iOpenAIGPT4Model(https://openai.com/research/gpt-4)―613―.場合によっては超えるという報告も出てきている[6].GPT-4のトレーニングデータセットは，インターネット上の広範囲なテキストから構成されている.データセットの中には多種多様な言語の母語話者のデータがあるため，学習者の母語別の日本語難易度の分析も期待できる.