論文の概要: Relationship of the language distance to English ability of a country

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07855v1
• Date: Tue, 15 Nov 2022 02:40:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-16 15:20:18.979362
• Title: Relationship of the language distance to English ability of a country
• Title（参考訳）: ある国の英語能力と言語距離の関係
• Authors: Cao Xinxin, Lei Xiaolan and Murtadha Ahmed
• Abstract要約: 本稿では,言語間の意味的相違を測る新しい手法を提案する。 提案するセマンティック言語距離の有効性を実証的に検討する。 実験の結果, 言語距離は, 国の平均英語能力に負の影響を及ぼすことが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Language difference is one of the factors that hinder the acquisition of second language skills. In this article, we introduce a novel solution that leverages the strength of deep neural networks to measure the semantic dissimilarity between languages based on their word distributions in the embedding space of the multilingual pre-trained language model (e.g.,BERT). Then, we empirically examine the effectiveness of the proposed semantic language distance (SLD) in explaining the consistent variation in English ability of countries, which is proxied by their performance in the Internet-Based Test of English as Foreign Language (TOEFL iBT). The experimental results show that the language distance demonstrates negative influence on a country's average English ability. Interestingly, the effect is more significant on speaking and writing subskills, which pertain to the productive aspects of language learning. Besides, we provide specific recommendations for future research directions.
• Abstract（参考訳）: 言語の違いは、第二言語スキルの獲得を妨げる要因のひとつです。 本稿では,多言語事前学習言語モデル(BERTなど)の埋め込み空間における単語分布に基づく言語間の意味的相違性を測定するために,深層ニューラルネットワークの強みを活用した新しい解を提案する。 そこで,提案する意味言語間距離 (sld) の有効性を実証的に検証し, 英語を外国語とするインターネットベーステスト (toefl ibt) の結果から, 各国の英語能力の一貫した変化を説明する。 実験の結果, 言語距離は, 国の平均英語能力に負の影響を及ぼすことが示された。 興味深いことに、この効果は、言語学習の生産的側面に関連する副スキルの発話と執筆に、より重要である。 また,今後の研究の方向性について具体的な提言を行う。

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