論文の概要: Teacher Perception of Automatically Extracted Grammar Concepts for L2 Language Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.05154v1
• Date: Fri, 10 Jun 2022 14:52:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-13 15:13:13.390239
• Title: Teacher Perception of Automatically Extracted Grammar Concepts for L2 Language Learning
• Title（参考訳）: L2言語学習のための自動抽出文法概念の教師認識
• Authors: Aditi Chaudhary, Arun Sampath, Ashwin Sheshadri, Antonios Anastasopoulos, Graham Neubig
• Abstract要約: 本稿では,文法の異なる側面の記述を自動的に発見・可視化する自動フレームワークを提案する。 具体的には、形態素構文と意味論に関する疑問に答える自然なテキストコーパスから記述を抽出する。 この手法をインド語、カンナダ語、マラタイ語に応用するが、これは英語とは異なり、十分に発達した教育資源を持たない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.49622922938681
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: One of the challenges of language teaching is how to organize the rules regarding syntax, semantics, or phonology of the language in a meaningful manner. This not only requires pedagogical skills, but also requires a deep understanding of that language. While comprehensive materials to develop such curricula are available in English and some broadly spoken languages, for many other languages, teachers need to manually create them in response to their students' needs. This process is challenging because i) it requires that such experts be accessible and have the necessary resources, and ii) even if there are such experts, describing all the intricacies of a language is time-consuming and prone to omission. In this article, we present an automatic framework that aims to facilitate this process by automatically discovering and visualizing descriptions of different aspects of grammar. Specifically, we extract descriptions from a natural text corpus that answer questions about morphosyntax (learning of word order, agreement, case marking, or word formation) and semantics (learning of vocabulary) and show illustrative examples. We apply this method for teaching the Indian languages, Kannada and Marathi, which, unlike English, do not have well-developed pedagogical resources and, therefore, are likely to benefit from this exercise. To assess the perceived utility of the extracted material, we enlist the help of language educators from schools in North America who teach these languages to perform a manual evaluation. Overall, teachers find the materials to be interesting as a reference material for their own lesson preparation or even for learner evaluation.
• Abstract（参考訳）: 言語教育の課題の1つは、言語の構文、意味論、音韻学に関する規則を意味のある方法で整理する方法である。 これは教育的なスキルだけでなく、その言語を深く理解する必要がある。 このようなカリキュラムを開発するための包括的な資料は英語といくつかの広義の言語で利用可能であるが、他の多くの言語では教師が生徒のニーズに応じて手作業で作成する必要がある。 このプロセスは難しいです。 一 当該専門家がアクセスし、必要な資源を有しなければならないこと。 二 たとえそのような専門家がいるとしても、言語のすべての複雑さを説明するのは、時間がかかり、省略しがちである。 本稿では,文法の異なる側面の記述を自動的に発見・可視化することで,このプロセスの促進を目的とした自動フレームワークを提案する。 具体的には,モルフォシンタックス(単語の順序,一致,ケースマーキング,あるいは単語形成の学習)と意味論(語彙の学習)に関する疑問に答える自然テキストコーパスから記述を抽出し,その例を示す。 この手法をインド語、カンナダ語、マラタイ語に応用し、英語とは異なり、十分に発達した教育資源を持っていないため、この演習の恩恵を受ける可能性が高い。 抽出された資料の有用性を評価するため,我々は,これらの言語を手作業で評価するために,北米の学校から言語教育者の支援を受ける。 全体として、教師は教材を授業準備や学習者評価のための参考資料として、興味深いものと見なしている。

関連論文リスト

• Building Tamil Treebanks [0.0]
  ツリーバンクは重要な言語資源であり、豊富な言語アノテーションで構造化され注釈付けされたコーパスである。 本稿では,手動アノテーション,計算文法,機械学習の3つのアプローチを用いて,タミル木バンクの作成について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-23T01:58:50Z)
• Teacher Perception of Automatically Extracted Grammar Concepts for L2 Language Learning [66.79173000135717]
  本研究は、カンナダ語とマラティ語という2つのインドの言語教育に適用する。 我々は、形態素構文(単語順、一致、ケースマーキング、または単語形成の学習)と意味論(語彙の学習)に関する疑問に答える自然なテキストコーパスから記述を抽出する。 我々は,北米の学校から言語教育者の助けを借りて手作業による評価を行い,教材が授業の準備や学習者評価に利用できる可能性を見出した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-27T18:17:29Z)
• BabySLM: language-acquisition-friendly benchmark of self-supervised spoken language models [56.93604813379634]
  音声表現を学習するための自己指導技術は、人間のラベルを必要とせずに、音声への露出から言語能力を高めることが示されている。 語彙および構文レベルで音声言語モデルを探索するために,言語習得に親しみやすいベンチマークを提案する。 テキストと音声のギャップを埋めることと、クリーンな音声とその内話のギャップを埋めることである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-02T12:54:38Z)
• Rethinking Annotation: Can Language Learners Contribute? [13.882919101548811]
  本稿では,言語学習者がベンチマークデータセットにアノテーションを貢献できるかどうかを検討する。 我々は、英語、韓国語、インドネシア語という3つの言語と、感情分析、自然言語推論、名前付きエンティティ認識、機械読解の4つのNLPタスクをターゲットにしている。 言語学習者、特に中級または上級の言語習熟度を持つ者は、追加資源の助けを借りてかなり正確なラベルを提供することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-13T08:22:25Z)
• AUTOLEX: An Automatic Framework for Linguistic Exploration [93.89709486642666]
  本稿では言語学者による言語現象の簡潔な記述の発見と抽出を容易にするための自動フレームワークを提案する。 具体的には、この枠組みを用いて、形態的一致、ケースマーキング、単語順序の3つの現象について記述を抽出する。 本研究では,言語専門家の助けを借りて記述を評価し,人間の評価が不可能な場合に自動評価を行う手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-25T20:37:30Z)
• Exploring Teacher-Student Learning Approach for Multi-lingual Speech-to-Intent Classification [73.5497360800395]
  複数の言語をサポートするエンドツーエンドシステムを開発した。 我々は、事前訓練された多言語自然言語処理モデルからの知識を利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-28T04:43:11Z)
• Automatic Extraction of Rules Governing Morphological Agreement [103.78033184221373]
  原文から第一パス文法仕様を抽出する自動フレームワークを開発する。 我々は、世界の多くの言語の文法の中核にあるモルフォシンタクティックな現象である合意を記述する規則の抽出に焦点をあてる。 我々のフレームワークはUniversal Dependenciesプロジェクトに含まれるすべての言語に適用され、有望な結果が得られます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-02T18:31:45Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。