JPH05204299A - 語学用教育装置 - Google Patents
語学用教育装置Info
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- JPH05204299A JPH05204299A JP30335791A JP30335791A JPH05204299A JP H05204299 A JPH05204299 A JP H05204299A JP 30335791 A JP30335791 A JP 30335791A JP 30335791 A JP30335791 A JP 30335791A JP H05204299 A JPH05204299 A JP H05204299A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 学習者が自分の冒した文法的な誤りを理解し
易く、優れた学習効果を期待することのできる語学用教
育装置を提供すること。 【構成】 誤り検出処理では、文法的に誤りのある一語
句毎に、その誤りの形態と、誤りの表層である語句と、
その誤りを訂正する方法とを誤り情報スタックに記録す
る。そして、前記１０の終了後に実施する誤り訂正文生
成処理では、前記誤り情報スタックに記録された情報に
基づいて訂正文生成用辞書を引き、文法的に誤りのある
語句を文法的に正しい語句に置換する訂正処理を実行し
て（ステップ２２）、入力文中の誤りを正した訂正文を
生成し、その訂正文をシステムに装備されたディスプレ
イ等に出力する（ステップ２４）。
易く、優れた学習効果を期待することのできる語学用教
育装置を提供すること。 【構成】 誤り検出処理では、文法的に誤りのある一語
句毎に、その誤りの形態と、誤りの表層である語句と、
その誤りを訂正する方法とを誤り情報スタックに記録す
る。そして、前記１０の終了後に実施する誤り訂正文生
成処理では、前記誤り情報スタックに記録された情報に
基づいて訂正文生成用辞書を引き、文法的に誤りのある
語句を文法的に正しい語句に置換する訂正処理を実行し
て（ステップ２２）、入力文中の誤りを正した訂正文を
生成し、その訂正文をシステムに装備されたディスプレ
イ等に出力する（ステップ２４）。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、計算機システムを利
用して語学学習をさせる語学用教育装置に関するもの
で、詳しくは、学習効果を高めるために、学習者の作成
した文の文法的な誤りを訂正し、正しい文を生成して出
力し得るように改良した新規の語学用教育装置に関する
ものである。
用して語学学習をさせる語学用教育装置に関するもの
で、詳しくは、学習効果を高めるために、学習者の作成
した文の文法的な誤りを訂正し、正しい文を生成して出
力し得るように改良した新規の語学用教育装置に関する
ものである。
【０００２】
【従来の技術】本願出願人等は、自然言語を処理する計
算機システム等において文法誤りを検出する技術とし
て、次の（１）および（２）に示すものを開発してい
る。
算機システム等において文法誤りを検出する技術とし
て、次の（１）および（２）に示すものを開発してい
る。
【０００３】（１）特願平０１−０４５４９９号に記載
の技術。
の技術。
【０００４】（２）特願平０１−１６８０５１号に記載
の技術。
の技術。
【０００５】また、派生語や不適当な用語を含む入力文
を解析する際に、入力文中の派生語を候補として検出し
たり、不適当な用語を訂正したりする従来技術として
は、 （３）特開平１−２６５３５９号公報に記載のものが知
られている。
を解析する際に、入力文中の派生語を候補として検出し
たり、不適当な用語を訂正したりする従来技術として
は、 （３）特開平１−２６５３５９号公報に記載のものが知
られている。
【０００６】（１）の技術は、構文解析を行うためのデ
ータである句構造規則の中に、誤った文法に対応した句
構造規則をあらかじめ付け加えておき、構文解析を行っ
た結果、誤った句構造規則が使われていれば、その誤っ
た句構造規則に対応する部分を文法的に誤りのある語句
として認識するというものである。また、この（１）の
場合には、同特許には、構文解析を行いながら、句構造
規則と対で記述されている誤り発見プログラムを実行し
て文法誤りを発見する手法も記述している。
ータである句構造規則の中に、誤った文法に対応した句
構造規則をあらかじめ付け加えておき、構文解析を行っ
た結果、誤った句構造規則が使われていれば、その誤っ
た句構造規則に対応する部分を文法的に誤りのある語句
として認識するというものである。また、この（１）の
場合には、同特許には、構文解析を行いながら、句構造
規則と対で記述されている誤り発見プログラムを実行し
て文法誤りを発見する手法も記述している。
【０００７】この（１）の文法的に誤りのある語句を発
見する手法において、文法誤りを発見するのに必要な情
報、及び文法誤りを発見する処理は次の如くである。ま
ず、辞書中の各単語は、見出し語と、品詞名と、文法誤
りを発見する際に必要な情報とを保有した構成とする。
また、文法に関しては、各句構造規則において、その句
構造規則の適用される部分が文法的に正しいかどうかを
調べる処理と、その句構造規則が適用される部分より上
位のノードでないと調べられない文法誤りを調べるとき
に必要な情報を必要になる時点のノードまで渡していく
処理とを、プログラムの形で記述しておく。そして、文
法誤りの発見は、構文解析を行いながら文法として句構
造規則に記述されている処理を実行することによって行
う。
見する手法において、文法誤りを発見するのに必要な情
報、及び文法誤りを発見する処理は次の如くである。ま
ず、辞書中の各単語は、見出し語と、品詞名と、文法誤
りを発見する際に必要な情報とを保有した構成とする。
また、文法に関しては、各句構造規則において、その句
構造規則の適用される部分が文法的に正しいかどうかを
調べる処理と、その句構造規則が適用される部分より上
位のノードでないと調べられない文法誤りを調べるとき
に必要な情報を必要になる時点のノードまで渡していく
処理とを、プログラムの形で記述しておく。そして、文
法誤りの発見は、構文解析を行いながら文法として句構
造規則に記述されている処理を実行することによって行
う。
【０００８】（２）の手法は、構文解析処理と文法誤り
を発見する処理とを分離し、文法誤りを発見する処理は
１つ１つの文法誤りごとに、構文解析木にアクセスして
文法誤りを発見するプログラムとして記述する、という
ものである。
を発見する処理とを分離し、文法誤りを発見する処理は
１つ１つの文法誤りごとに、構文解析木にアクセスして
文法誤りを発見するプログラムとして記述する、という
ものである。
【０００９】（３）の手法は、派生語や不適当な用語を
単語辞書に登録することなく、特定のルールによって派
生語の生成及び不適当な用語の校正を行って候補単語を
修正し、正しい文章解析を可能にするというものであ
る。即ち、（３）の場合は、入力文の解析において、入
力文中より抽出された各候補単語中における接辞語及び
助動詞「れる」を検出し、検出された接辞語について
は、派生語生成文法に従って他の候補単語と接続させて
派生語を生成して候補単語とするとともに、この接辞語
を候補単語より削除するように構成する。また、助動詞
「れる」が検出された場合は、その１文字前の文字で終
わる候補単語の活用形が助動詞「られる」を接続する活
用形であるときは、助動詞「れる」を「られる」に校正
したものを候補単語とするように構成する。
単語辞書に登録することなく、特定のルールによって派
生語の生成及び不適当な用語の校正を行って候補単語を
修正し、正しい文章解析を可能にするというものであ
る。即ち、（３）の場合は、入力文の解析において、入
力文中より抽出された各候補単語中における接辞語及び
助動詞「れる」を検出し、検出された接辞語について
は、派生語生成文法に従って他の候補単語と接続させて
派生語を生成して候補単語とするとともに、この接辞語
を候補単語より削除するように構成する。また、助動詞
「れる」が検出された場合は、その１文字前の文字で終
わる候補単語の活用形が助動詞「られる」を接続する活
用形であるときは、助動詞「れる」を「られる」に校正
したものを候補単語とするように構成する。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】しかし、前述した
（１），（２）の場合は、どちらも、入力文中の文法的
な誤りを単に検出するだけにとどまり、誤りを検出した
場合にそれを以降の学習でどのように活用するかという
点については未解決であったため、学習者に自分の誤り
を理解させて学習効果を高めるということが、困難であ
った。
（１），（２）の場合は、どちらも、入力文中の文法的
な誤りを単に検出するだけにとどまり、誤りを検出した
場合にそれを以降の学習でどのように活用するかという
点については未解決であったため、学習者に自分の誤り
を理解させて学習効果を高めるということが、困難であ
った。
【００１１】また、（３）の場合は、派生語の候補の検
出、及び不適当な用語についての誤りの校正や、指摘は
行うが、それ以上のことはしない。
出、及び不適当な用語についての誤りの校正や、指摘は
行うが、それ以上のことはしない。
【００１２】ところが、一般に、自然言語による会話等
を対話的に学習させる場合、システムから学習者に提供
する一つの問に対して、正しい答え方は一通りだけでな
い場合が多く、システムからの問に対して学習者が文法
的に誤った答えを入力する場合でも、その文法的な誤り
の形態は、学習者の作成する文の文法的な構造（構文）
に密接して微妙に変る場合もある。
を対話的に学習させる場合、システムから学習者に提供
する一つの問に対して、正しい答え方は一通りだけでな
い場合が多く、システムからの問に対して学習者が文法
的に誤った答えを入力する場合でも、その文法的な誤り
の形態は、学習者の作成する文の文法的な構造（構文）
に密接して微妙に変る場合もある。
【００１３】従って、（３）におけるように単に学習者
の入力文中の文法誤りの箇所だけを抜出して表示した
り、あるいは、システム側に予め用意している標準の答
えを表示するという対応では、入力文に誤りがあったこ
とを学習者に認識させることはできても、自己の冒した
文法的誤りを自己の採用した構文等に関連付けて理解さ
せることは容易でなく、この点の改善が望まれていた。
の入力文中の文法誤りの箇所だけを抜出して表示した
り、あるいは、システム側に予め用意している標準の答
えを表示するという対応では、入力文に誤りがあったこ
とを学習者に認識させることはできても、自己の冒した
文法的誤りを自己の採用した構文等に関連付けて理解さ
せることは容易でなく、この点の改善が望まれていた。
【００１４】本発明は前記事情に鑑みてなされたもの
で、学習者が文法的な誤りを冒した場合に、学習者にと
っては自分の作成した文のどこでどのような文法的な誤
りを冒したかを容易に理解させることができ、優れた学
習効果を期待することのできる語学用教育装置を提供す
ることを目的とする。
で、学習者が文法的な誤りを冒した場合に、学習者にと
っては自分の作成した文のどこでどのような文法的な誤
りを冒したかを容易に理解させることができ、優れた学
習効果を期待することのできる語学用教育装置を提供す
ることを目的とする。
【００１５】
【課題を解決するための手段】本発明に係る語学用教育
装置は、学習者の入力文から文法的に誤りのある語句を
検出する誤り検出処理と、この誤り検出処理で文法的に
誤りのある語句が検出された場合に、その誤りのある語
句を訂正して学習者の入力文を文法的に正しい文に直し
て出力する誤り訂正文生成処理とを行なうもので、前記
誤り訂正文生成処理を行なうために、訂正文生成用辞書
と、学習者の入力文中の誤りに関する情報を格納する誤
り情報スタックとを備える。
装置は、学習者の入力文から文法的に誤りのある語句を
検出する誤り検出処理と、この誤り検出処理で文法的に
誤りのある語句が検出された場合に、その誤りのある語
句を訂正して学習者の入力文を文法的に正しい文に直し
て出力する誤り訂正文生成処理とを行なうもので、前記
誤り訂正文生成処理を行なうために、訂正文生成用辞書
と、学習者の入力文中の誤りに関する情報を格納する誤
り情報スタックとを備える。
【００１６】そして、前記訂正文生成用辞書は、学習者
の入力文中の文法的に誤りのある語句を訂正するため
に、学習で使用する語句毎にその変化形を語句の種類に
応じた所定の配列で記述した屈折・派生語リストを有す
る構成をなす。
の入力文中の文法的に誤りのある語句を訂正するため
に、学習で使用する語句毎にその変化形を語句の種類に
応じた所定の配列で記述した屈折・派生語リストを有す
る構成をなす。
【００１７】さらに、前記誤り検出処理では、文法的に
誤りのある一語句毎に、その誤りの形態と、誤りの表層
であって辞書引き処理の際の見出し語となる語句と、誤
りの形態に応じてその語句の文法的に正しい形態が格納
されている前記屈折・派生語リスト内での配列位置とを
前記誤り情報スタックに記録する。
誤りのある一語句毎に、その誤りの形態と、誤りの表層
であって辞書引き処理の際の見出し語となる語句と、誤
りの形態に応じてその語句の文法的に正しい形態が格納
されている前記屈折・派生語リスト内での配列位置とを
前記誤り情報スタックに記録する。
【００１８】また、前記誤り訂正文生成処理では、前記
誤り情報スタックに記録された情報に基づいて、学習者
の入力文中の誤りの語句を文法的に正しい語句に置換す
る訂正処理を実行して、入力文中の誤りを正した訂正文
を生成し、その訂正文をシステムに装備されたディスプ
レイ等に出力する。
誤り情報スタックに記録された情報に基づいて、学習者
の入力文中の誤りの語句を文法的に正しい語句に置換す
る訂正処理を実行して、入力文中の誤りを正した訂正文
を生成し、その訂正文をシステムに装備されたディスプ
レイ等に出力する。
【００１９】
【作用】学習者の入力文中から文法的に誤りのある語句
を検出した場合に、その学習者の表現を活かして、文法
的に誤りのある語句を訂正した文法的に正しい文として
学習者に通知することができるため、例えば、文法的用
語等で単に誤り箇所を指摘されるよりも、学習者にとっ
ては自分の作成した文のどこでどのような文法的誤りを
冒したのかを容易に理解することができ、しかも、自分
の冒した文法誤りをリアルタイムに知ることもできるた
め、優れた学習効果を期待することができる。
を検出した場合に、その学習者の表現を活かして、文法
的に誤りのある語句を訂正した文法的に正しい文として
学習者に通知することができるため、例えば、文法的用
語等で単に誤り箇所を指摘されるよりも、学習者にとっ
ては自分の作成した文のどこでどのような文法的誤りを
冒したのかを容易に理解することができ、しかも、自分
の冒した文法誤りをリアルタイムに知ることもできるた
め、優れた学習効果を期待することができる。
【００２０】
【実施例】図１は本発明に係る語学用教育装置の一実施
例における誤り訂正文生成処理の流れ図、図２は前記一
実施例における訂正文生成用辞書の具体例の説明図、図
３は前記一実施例における誤り情報スタックに格納され
る情報の具体例の説明図、図４は前記一実施例のハード
ウェア構成の概要を示す図、図５及び図６は前記一実施
例における語英語学習時における対話例の説明図であ
る。
例における誤り訂正文生成処理の流れ図、図２は前記一
実施例における訂正文生成用辞書の具体例の説明図、図
３は前記一実施例における誤り情報スタックに格納され
る情報の具体例の説明図、図４は前記一実施例のハード
ウェア構成の概要を示す図、図５及び図６は前記一実施
例における語英語学習時における対話例の説明図であ
る。
【００２１】本発明の一実施例の語学用教育装置は、英
会話学習用のもので、学習者の入力文を構文解析する構
文解析処理と、学習者の入力文から文法的に誤りのある
語句を検出する誤り検出処理と、この誤り検出処理で文
法的に誤りのある語句が検出された場合にその誤りのあ
る語句を訂正して学習者の入力文を文法的に正しい文に
直して出力する誤り訂正文生成処理とを実行可能にした
ものであり、前記誤り訂正文生成処理を実行するため
に、訂正文生成用辞書と誤り情報スタックとを備えてい
る。
会話学習用のもので、学習者の入力文を構文解析する構
文解析処理と、学習者の入力文から文法的に誤りのある
語句を検出する誤り検出処理と、この誤り検出処理で文
法的に誤りのある語句が検出された場合にその誤りのあ
る語句を訂正して学習者の入力文を文法的に正しい文に
直して出力する誤り訂正文生成処理とを実行可能にした
ものであり、前記誤り訂正文生成処理を実行するため
に、訂正文生成用辞書と誤り情報スタックとを備えてい
る。
【００２２】ハードウェア的には、図４に示すように、
前述の各種の処理を実行する中央処理装置であるＣＰＵ
１と、前記ＣＰＵ１が実行する各種処理のためのプログ
ラムがロードされたりあるいは処理時のワークエリアと
して使用される主メモリ２と、学習内容の表示等に利用
されるディスプレイ３と、学習者の入力手段となるキー
ボード４と、前述の各処理のためのプログラムその他の
データを保存する磁気ディスク装置５などで構成されて
いる。
前述の各種の処理を実行する中央処理装置であるＣＰＵ
１と、前記ＣＰＵ１が実行する各種処理のためのプログ
ラムがロードされたりあるいは処理時のワークエリアと
して使用される主メモリ２と、学習内容の表示等に利用
されるディスプレイ３と、学習者の入力手段となるキー
ボード４と、前述の各処理のためのプログラムその他の
データを保存する磁気ディスク装置５などで構成されて
いる。
【００２３】前述の構文解析処理に使用する構文解析プ
ログラム、誤り検出処理に使用する誤り検出プログラ
ム、及び誤り訂正文生成処理に使用する訂正文生成プロ
グラムは、磁気ディスク５から主メモリ２にロードされ
て実行される。学習時に使用する辞書類（前記訂正文生
成用辞書を含む）と、構文解析や文法誤り箇所の発見に
使う文法に関するデータは、主メモリ２に余裕がある場
合には該主メモリ２にロードされるが、主メモリ２の容
量が足りない場合は磁気ディスク装置５に格納されたま
ま使用される。
ログラム、誤り検出処理に使用する誤り検出プログラ
ム、及び誤り訂正文生成処理に使用する訂正文生成プロ
グラムは、磁気ディスク５から主メモリ２にロードされ
て実行される。学習時に使用する辞書類（前記訂正文生
成用辞書を含む）と、構文解析や文法誤り箇所の発見に
使う文法に関するデータは、主メモリ２に余裕がある場
合には該主メモリ２にロードされるが、主メモリ２の容
量が足りない場合は磁気ディスク装置５に格納されたま
ま使用される。
【００２４】以下、一実施例の特徴箇所を詳述する。
【００２５】図２は、前記訂正文生成用辞書の構成を具
体例で示したものである。この訂正文生成用辞書には、
図示のように、学習で使用する語句である見出し語６、
語句の種類を示す品詞名７、屈折・派生語リスト８が入
っている。
体例で示したものである。この訂正文生成用辞書には、
図示のように、学習で使用する語句である見出し語６、
語句の種類を示す品詞名７、屈折・派生語リスト８が入
っている。
【００２６】屈折・派生語リスト８は、学習者の入力文
中の文法的に誤りのある語句を訂正するために、学習で
使用する語句毎にその変化形を語句（見出し語）の種類
（品詞）に応じた所定の配列で記述したものであり、例
えば、見出し語６が動詞であれば、その屈折・派生語リ
スト８内に記述される変化形の１番目は動詞の原形、２
番目は三単現のｓのついた形、３番目は過去形、４番目
は過去分詞形となり、また、見出し語が名詞であれば、
その屈折・派生語リスト８内に記述される変化形の一番
目はその名詞の単数形であり、２番目は複数形という様
に、予め決めてある。図２では、「Ｉ」，「ｗａｎ
ｔ」，「ａ」，「ｒｏｏｍ」の４つの見出し語につい
て、訂正文生成用辞書の構成を具体的に示している。
中の文法的に誤りのある語句を訂正するために、学習で
使用する語句毎にその変化形を語句（見出し語）の種類
（品詞）に応じた所定の配列で記述したものであり、例
えば、見出し語６が動詞であれば、その屈折・派生語リ
スト８内に記述される変化形の１番目は動詞の原形、２
番目は三単現のｓのついた形、３番目は過去形、４番目
は過去分詞形となり、また、見出し語が名詞であれば、
その屈折・派生語リスト８内に記述される変化形の一番
目はその名詞の単数形であり、２番目は複数形という様
に、予め決めてある。図２では、「Ｉ」，「ｗａｎ
ｔ」，「ａ」，「ｒｏｏｍ」の４つの見出し語につい
て、訂正文生成用辞書の構成を具体的に示している。
【００２７】この一実施例の場合、誤り発見までの手順
は、先に本願出願人らが特許出願した特開平１−１６８
０５１号に記載のものと同様である。即ち、この一実施
例でも、構文解析処理と誤り検出処理とは完全に分離さ
れており、前記誤り検出処理は、１つ１つの文法誤りご
とに構文解析木にアクセスすることによって、入力文中
の文法的な誤りを検出する。しかし、文法的な誤りを検
出した場合に、この一実施例における誤り検出処理は、
従来における処理とは異なり、前記誤り情報スタックに
その文法的な誤りに関する情報を記録する。
は、先に本願出願人らが特許出願した特開平１−１６８
０５１号に記載のものと同様である。即ち、この一実施
例でも、構文解析処理と誤り検出処理とは完全に分離さ
れており、前記誤り検出処理は、１つ１つの文法誤りご
とに構文解析木にアクセスすることによって、入力文中
の文法的な誤りを検出する。しかし、文法的な誤りを検
出した場合に、この一実施例における誤り検出処理は、
従来における処理とは異なり、前記誤り情報スタックに
その文法的な誤りに関する情報を記録する。
【００２８】図３は、前記誤り情報スタックの構成を具
体例で示したものである。この誤り情報スタックは、前
記誤り検出処理によって学習者の入力文から文法的な誤
りが検出された場合に、前記誤り検出処理においてその
文法的な誤りに関する情報を格納する部分で、ハードウ
ェア的には、前記主メモリ２上に形成される。
体例で示したものである。この誤り情報スタックは、前
記誤り検出処理によって学習者の入力文から文法的な誤
りが検出された場合に、前記誤り検出処理においてその
文法的な誤りに関する情報を格納する部分で、ハードウ
ェア的には、前記主メモリ２上に形成される。
【００２９】この誤り情報スタックには、文法的に誤り
のある一語毎に、学習者の冒した文法誤りの形態１３
と、誤り箇所の表層（即ち、文法的に誤りのある語句で
あって、辞書引き処理の際の見出し語となる語句）１４
と、誤りの訂正方法１５といった情報が組み込まれる。
なお、前記誤りの訂正方法１５は、主に、誤りの形態に
応じてその語句の文法的に正しい形態が格納されている
前記屈折・派生語リスト８内での配列位置の情報で構成
するが、必要に応じて、その他の文法的な訂正内容（例
えば、”ｈａｖｅ”を付加するとか）を追記しても良
い。入力文中に複数の文法誤りが発見されたときは、発
見された数だけ上記の各情報が誤り情報スタックに積ま
れる。
のある一語毎に、学習者の冒した文法誤りの形態１３
と、誤り箇所の表層（即ち、文法的に誤りのある語句で
あって、辞書引き処理の際の見出し語となる語句）１４
と、誤りの訂正方法１５といった情報が組み込まれる。
なお、前記誤りの訂正方法１５は、主に、誤りの形態に
応じてその語句の文法的に正しい形態が格納されている
前記屈折・派生語リスト８内での配列位置の情報で構成
するが、必要に応じて、その他の文法的な訂正内容（例
えば、”ｈａｖｅ”を付加するとか）を追記しても良
い。入力文中に複数の文法誤りが発見されたときは、発
見された数だけ上記の各情報が誤り情報スタックに積ま
れる。
【００３０】例えば、学習者が ”Ｉ ａｍ ｔｈｅｒ
ｅ ｏｎｃｅ．”という文を入力した場合、図３の欄１
８に示すように、文法誤りの形態１３には ”完了形で
ない”、誤り箇所の表層１４には ”ａｍ”、誤りの訂
正方法１５には ”ｈａｖｅ＋派生語リストの４（屈折
・派生語リスト８に記載の変化形の内、４番目のものを
取ってくるという意味）”という情報が入れられる。
ｅ ｏｎｃｅ．”という文を入力した場合、図３の欄１
８に示すように、文法誤りの形態１３には ”完了形で
ない”、誤り箇所の表層１４には ”ａｍ”、誤りの訂
正方法１５には ”ｈａｖｅ＋派生語リストの４（屈折
・派生語リスト８に記載の変化形の内、４番目のものを
取ってくるという意味）”という情報が入れられる。
【００３１】そして、前記誤り検出処理が終了すると、
前記誤り訂正文生成処理によって、図１に示す一連の処
理がなされる。この誤り訂正文生成処理は、図示のよう
に、まず誤り情報スタックを調べて、学習者の入力文に
文法的な誤りが含まれているかどうかを判断し（ステッ
プ１９）、文法的な誤りが含まれていなければ処理を終
える。一方、文法的な誤りが含まれている場合（即ち、
誤り情報スタックに情報が記録されている場合）には、
前記誤り情報スタックから１つの文法誤りに関する一連
の情報を取り出す（ステップ２０）。
前記誤り訂正文生成処理によって、図１に示す一連の処
理がなされる。この誤り訂正文生成処理は、図示のよう
に、まず誤り情報スタックを調べて、学習者の入力文に
文法的な誤りが含まれているかどうかを判断し（ステッ
プ１９）、文法的な誤りが含まれていなければ処理を終
える。一方、文法的な誤りが含まれている場合（即ち、
誤り情報スタックに情報が記録されている場合）には、
前記誤り情報スタックから１つの文法誤りに関する一連
の情報を取り出す（ステップ２０）。
【００３２】次いで、取り出した情報中の誤り箇所の表
層１４に記述の語句を見出し語として、前記訂正文生成
用辞書（図２）を引き、屈折・派生語リスト８から前記
誤りの訂正方法１５で指定された配列位置の語句を取っ
てきて、誤りの訂正方法１５の記述に基づいて、誤り箇
所に代わる正しい語句を生成する（ステップ２１）。
層１４に記述の語句を見出し語として、前記訂正文生成
用辞書（図２）を引き、屈折・派生語リスト８から前記
誤りの訂正方法１５で指定された配列位置の語句を取っ
てきて、誤りの訂正方法１５の記述に基づいて、誤り箇
所に代わる正しい語句を生成する（ステップ２１）。
【００３３】そして、次には、入力文の単語列から、誤
り箇所の表層１４と全く同じ部分を取り除き、そこにス
テップ２１で生成した正しい語句を入れる（ステップ２
２）。このステップ２２が終了したら、再度誤り情報ス
タックを調べて、他にも文法誤りの情報があるか否かを
調べて、誤り情報スタックが空でない場合は前述のステ
ップ２０，２１，２２を繰り返し（ステップ２３）、誤
り情報スタックが空になった時点で入力文上の全ての文
法的な誤りを訂正した訂正文をディスプレイ３に表示し
て処理を終える（ステップ２４）。
り箇所の表層１４と全く同じ部分を取り除き、そこにス
テップ２１で生成した正しい語句を入れる（ステップ２
２）。このステップ２２が終了したら、再度誤り情報ス
タックを調べて、他にも文法誤りの情報があるか否かを
調べて、誤り情報スタックが空でない場合は前述のステ
ップ２０，２１，２２を繰り返し（ステップ２３）、誤
り情報スタックが空になった時点で入力文上の全ての文
法的な誤りを訂正した訂正文をディスプレイ３に表示し
て処理を終える（ステップ２４）。
【００３４】以上の誤り訂正文生成処理は、対話学習に
利用することができる。図５は、学習者の文法的に誤っ
た発話文（入力文）を正しく言い直して問い返すという
対話制御を行う場合の具体例である。この場合、システ
ムからの発話文２７に対する学習者の発話文２８に対
し、前記誤り検出処理が文法誤りを検出すると、前記誤
り訂正文生成処理がその誤りを訂正した訂正文 ”Ｉ
ｗａｎｔ ｔｗｏ ｒｏｏｍｓ”を生成し、次のシステ
ムからの発話文２９では Ｙｏｕ ｍｅａｎ”Ｉｗａｎ
ｔ ｔｗｏ ｒｏｏｍｓ”？（あなたは”Ｉ ｗａｎｔ
ｔｗｏ ｒｏｏｍｓ”と言いたいのですね。）”とい
う内容をディスプレイに表示する。
利用することができる。図５は、学習者の文法的に誤っ
た発話文（入力文）を正しく言い直して問い返すという
対話制御を行う場合の具体例である。この場合、システ
ムからの発話文２７に対する学習者の発話文２８に対
し、前記誤り検出処理が文法誤りを検出すると、前記誤
り訂正文生成処理がその誤りを訂正した訂正文 ”Ｉ
ｗａｎｔ ｔｗｏ ｒｏｏｍｓ”を生成し、次のシステ
ムからの発話文２９では Ｙｏｕ ｍｅａｎ”Ｉｗａｎ
ｔ ｔｗｏ ｒｏｏｍｓ”？（あなたは”Ｉ ｗａｎｔ
ｔｗｏ ｒｏｏｍｓ”と言いたいのですね。）”とい
う内容をディスプレイに表示する。
【００３５】図６は、学習者の文法誤りを訂正した文の
表示のみを行なって、対話の流れには影響を与えないと
いう制御を行うようにした場合の対話例である。学習者
からの発話文３８に文法的な誤りを発見すると、システ
ムは生成した訂正文４０をＫＲメッセージ３６として表
示する。このようにした場合には、対話の流れ自体は変
えずに学習を進めることができる。
表示のみを行なって、対話の流れには影響を与えないと
いう制御を行うようにした場合の対話例である。学習者
からの発話文３８に文法的な誤りを発見すると、システ
ムは生成した訂正文４０をＫＲメッセージ３６として表
示する。このようにした場合には、対話の流れ自体は変
えずに学習を進めることができる。
【００３６】以上の如き語学用教育装置では、学習者の
入力文中から文法的に誤りのある語句を検出した場合
に、その学習者の表現を活かして、文法的に誤りのある
語句を訂正した文法的に正しい文として学習者に通知す
ることができるため、例えば、文法的用語等で単に誤り
箇所を指摘されるよりも、学習者にとっては自分の作成
した文のどこでどのような文法的誤りを冒したのかを容
易に理解することができ、しかも、自分の冒した文法誤
りをリアルタイムに知ることもできるため、優れた学習
効果を期待することができる。
入力文中から文法的に誤りのある語句を検出した場合
に、その学習者の表現を活かして、文法的に誤りのある
語句を訂正した文法的に正しい文として学習者に通知す
ることができるため、例えば、文法的用語等で単に誤り
箇所を指摘されるよりも、学習者にとっては自分の作成
した文のどこでどのような文法的誤りを冒したのかを容
易に理解することができ、しかも、自分の冒した文法誤
りをリアルタイムに知ることもできるため、優れた学習
効果を期待することができる。
【００３７】なお、前述の一実施例は、英会話学習をす
る場合についてであったが、本発明が有効に利用される
学習分野はこの一実施例に限定されるものではなく、そ
の他の種々の語学学習、教育等に利用することが可能で
ある。
る場合についてであったが、本発明が有効に利用される
学習分野はこの一実施例に限定されるものではなく、そ
の他の種々の語学学習、教育等に利用することが可能で
ある。
【００３８】
【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本発明
に係る語学用教育装置では、学習者の入力文中から文法
的に誤りのある語句を検出した場合に、その学習者の表
現を活かして、文法的に誤りのある語句を訂正した文法
的に正しい文として学習者に通知することができるた
め、例えば、文法的用語等で単に誤り箇所を指摘される
よりも、学習者にとっては自分の作成した文のどこでど
のような文法的誤りを冒したのかを容易に理解すること
ができ、しかも、自分の冒した文法誤りをリアルタイム
に知ることもできるため、優れた学習効果を期待するこ
とができる。
に係る語学用教育装置では、学習者の入力文中から文法
的に誤りのある語句を検出した場合に、その学習者の表
現を活かして、文法的に誤りのある語句を訂正した文法
的に正しい文として学習者に通知することができるた
め、例えば、文法的用語等で単に誤り箇所を指摘される
よりも、学習者にとっては自分の作成した文のどこでど
のような文法的誤りを冒したのかを容易に理解すること
ができ、しかも、自分の冒した文法誤りをリアルタイム
に知ることもできるため、優れた学習効果を期待するこ
とができる。
【図１】本発明に係る語学用教育装置の一実施例におけ
る誤り訂正文生成処理の流れ図である。
る誤り訂正文生成処理の流れ図である。
【図２】前記一実施例における訂正文生成用辞書の具体
例の説明図である。
例の説明図である。
【図３】前記一実施例における誤り情報スタックに格納
される情報の具体例の説明図である。
される情報の具体例の説明図である。
【図４】前記一実施例のハードウェア構成の概要を示す
図である。
図である。
【図５】前記一実施例における英語学習時における対話
例の説明図である。
例の説明図である。
【図６】前記一実施例における英語学習時における対話
例の説明図である。
例の説明図である。
１ ＣＰＵ ２ 主メモリ ３ ディスプレイ ４ キーボード ５ 磁気ディスク
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 澤山 ゆかり 愛知県名古屋市千種区内山三丁目８番10号 株式会社沖テクノシステムズラボラトリ 内 (72)発明者 加藤 正明 愛知県名古屋市千種区内山三丁目８番10号 株式会社沖テクノシステムズラボラトリ 内 (72)発明者 平山 輝 大阪府大阪市中央区平野町４丁目１番２号 大阪瓦斯株式会社内 (72)発明者 大場 克哉 大阪府豊中市新千里西町１丁目２番１号 株式会社オージー情報システム総研内
Claims (1)
- 【請求項１】 学習者の入力文から文法的に誤りのある
語句を検出する誤り検出処理と、この誤り検出処理で文
法的に誤りのある語句が検出された場合に、その誤りの
ある語句を訂正して学習者の入力文を文法的に正しい文
に直して出力する誤り訂正文生成処理とを行なう語学用
教育装置であって、 学習者の入力文中の文法的に誤りのある語句を訂正する
ために、学習で使用する語句毎にその変化形を語句の種
類に応じた所定の配列で記述した屈折・派生語リストを
有する訂正文生成用辞書と、 学習者の入力文中の誤りに関する情報を格納する誤り情
報スタックとを備え、 前記誤り検出処理では、文法的に誤りのある一語句毎
に、その誤りの形態と、誤りの表層であって辞書引き処
理の際の見出し語となる語句と、誤りの形態に応じてそ
の語句の文法的に正しい形態が格納されている前記屈折
・派生語リスト内での配列位置とを前記誤り情報スタッ
クに記録し、 前記誤り訂正文生成処理では、前記誤り情報スタックに
記録された情報に基づいて、学習者の入力文中の誤りの
語句を文法的に正しい語句に置換する訂正処理を実行し
て、入力文中の誤りを正した訂正文を生成し、その訂正
文を出力することを特徴とした語学用教育装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP30335791A JP2836653B2 (ja) | 1991-11-19 | 1991-11-19 | 語学用教育装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP30335791A JP2836653B2 (ja) | 1991-11-19 | 1991-11-19 | 語学用教育装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05204299A true JPH05204299A (ja) | 1993-08-13 |
| JP2836653B2 JP2836653B2 (ja) | 1998-12-14 |
Family
ID=17920011
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP30335791A Expired - Fee Related JP2836653B2 (ja) | 1991-11-19 | 1991-11-19 | 語学用教育装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2836653B2 (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP1483686A1 (en) * | 2002-02-12 | 2004-12-08 | Sunflare Co. Ltd. | System and method for accurate grammar analysis using a part-of-speech tagged (post) parser and learners model |
| US7013262B2 (en) * | 2002-02-12 | 2006-03-14 | Sunflare Co., Ltd | System and method for accurate grammar analysis using a learners' model and part-of-speech tagged (POST) parser |
| WO2021153024A1 (ja) * | 2020-01-30 | 2021-08-05 | 株式会社Ｎｔｔドコモ | 英文添削装置 |
-
1991
- 1991-11-19 JP JP30335791A patent/JP2836653B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP1483686A1 (en) * | 2002-02-12 | 2004-12-08 | Sunflare Co. Ltd. | System and method for accurate grammar analysis using a part-of-speech tagged (post) parser and learners model |
| US7013262B2 (en) * | 2002-02-12 | 2006-03-14 | Sunflare Co., Ltd | System and method for accurate grammar analysis using a learners' model and part-of-speech tagged (POST) parser |
| EP1483686A4 (en) * | 2002-02-12 | 2008-01-23 | Sunflare Co Ltd | SYSTEM AND METHOD FOR ACCURATE GRAMMATICAL ANALYSIS USING A PART-OF-SPEECH TAGGED (POST) ANALYZER AND A LEARNING MODEL |
| WO2021153024A1 (ja) * | 2020-01-30 | 2021-08-05 | 株式会社Ｎｔｔドコモ | 英文添削装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2836653B2 (ja) | 1998-12-14 |
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Legal Events
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|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |