論文の概要: PhoniTale: Phonologically Grounded Mnemonic Generation for Typologically Distant Language Pairs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.05444v3
- Date: Mon, 13 Oct 2025 06:35:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-14 15:48:08.944597
- Title: PhoniTale: Phonologically Grounded Mnemonic Generation for Typologically Distant Language Pairs
- Title（参考訳）: PhoniTale: 音韻的に接地したMnmonic Generation for Typologically Distant Language Pairs
- Authors: Sana Kang, Myeongseok Gwon, Su Young Kwon, Jaewook Lee, Andrew Lan, Bhiksha Raj, Rita Singh,
- Abstract要約: 大規模言語モデル (LLM) は、学習者の第一言語 (L1) から類似したキーワードを活用して、L2語彙の獲得を支援することで、キーワード・メニーモニックを生成するために使われている。
本稿では,IPAに基づく音韻的適応と音節認識アライメントを実行し,L1キーワードシーケンスを検索する新しい言語間メタモニック生成システムであるPhoniTaleを提案する。
以上の結果から,PhoniTaleは従来の自動手法を一貫して上回り,人手によるメニーモニックに匹敵する品質を実現していることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.745816131869674
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Vocabulary acquisition poses a significant challenge for second-language (L2) learners, especially when learning typologically distant languages such as English and Korean, where phonological and structural mismatches complicate vocabulary learning. Recently, large language models (LLMs) have been used to generate keyword mnemonics by leveraging similar keywords from a learner's first language (L1) to aid in acquiring L2 vocabulary. However, most methods still rely on direct IPA-based phonetic matching or employ LLMs without phonological guidance. In this paper, we present PhoniTale, a novel cross-lingual mnemonic generation system that performs IPA-based phonological adaptation and syllable-aware alignment to retrieve L1 keyword sequence and uses LLMs to generate verbal cues. We evaluate PhoniTale through automated metrics and a short-term recall test with human participants, comparing its output to human-written and prior automated mnemonics. Our findings show that PhoniTale consistently outperforms previous automated approaches and achieves quality comparable to human-written mnemonics.
- Abstract（参考訳）: 語彙習得は第二言語(L2)学習者にとって重要な課題であり、特に音韻学や構造的ミスマッチが語彙学習を複雑にしている英語や韓国語などの類型的に遠い言語を学ぶ場合である。
近年,L2語彙の獲得を支援するために,学習者の第1言語(L1)から類似したキーワードを活用することで,キーワード音韻を生成するために大規模言語モデル (LLM) が用いられている。
しかし、ほとんどの手法は直接IPAベースの音声マッチングに依存している。
本稿では,IPAに基づく音韻適応と音節認識アライメントを実行し,L1キーワードシーケンスを検索し,LLMを用いて動詞の手がかりを生成する新しい言語間メタモニック生成システムであるPhoniTaleを提案する。
自動計測と短時間のリコールテストによりPhooniTaleの評価を行い,その出力を人手による自動メニーモニックおよびそれ以前の自動メニーモニックと比較した。
以上の結果から,PhoniTaleは従来の自動手法を一貫して上回り,人手によるメニーモニックに匹敵する品質を実現していることがわかった。
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