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J-GLOBAL ID：201502267626737337   整理番号：15A0261520

自発的音声スコアリングのための構文的複雑性に関する自動評価

Automatic assessment of syntactic complexity for spontaneous speech scoring

著者 (2件)： BHAT Suma (Beckman Inst. for Advanced Sci. and Technol., Univ. of Illinois, Urbana-Champaign, IL, USA) ,  YOON Su-Youn (Educational Testing Serv., Rosedale Road, Princeton, NJ 08541, USA)
資料名： Speech Communication  (Speech Communication)
巻： 67  ページ： 42-57  発行年： 2015年03月 
JST資料番号： W1590A  ISSN： 0167-6393  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 言語学習および試験に関するパラダイムの拡大により,自発音声から言語熟達度を評価する客観的手法開発に対するニーズが高まっている。本論文では,第二言語自発音声に対する自動スコアリングシステムのフレームワークの中で利用するための,構文的複雑性に関する新しい測度について調べた。生成単位の長さまたは特定の分布構造の頻度に基づいて,能力レベルの評価を行う既存測度の多くのものと比較して,学習者の能力レベルに跨って形態素的-構文論的特徴の分布における違いを明らかにした。自発的発話および第二言語英語発話の大規模コーパスから,品詞(POS)タグ分布のコア固有モデルを構築し,そして,それらを用いて,構文論的複雑性を計測した。話者の反応が与えられた時,ここでは,人間により能力に対してスコアリングされた発話集合とその類似性について考察した。応答およびスコアレベルにおけるPOSタグの分布を考慮することにより,比較を行った。POSタグの下部分布を,ベクトル空間モデルおよび言語モデルという2つのモデルを介して表現した。実験結果により,構文的複雑性に関する提案測度は,構文的複雑性に関する従来型測度と比較して,人間の評価による熟達度スコアと適正な関連性があることを示した。さらに,それらはまた,自動音声認識から生じた誤りに対してロバスト性が高く,そのため,操作的自動化スコアリングアプリケーションの中で用いるのにより適正が高まった。最先端レベルのスコアリングモデルにおけるオーラルスコアに関するその他の測度と組合せて用いた場合,予測スコアはここで提案した特徴を用いずにベースラインスコアリング上で,人間付与スコアとの適合度が改善されることを示した。Copyright 2015 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： 音声 ,  *音声処理 ,  学習 ,  能力 ,  *構文論 ,  品詞 ,  計測システム ,  発話 ,  確率分布 ,  測度 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： 言語学習 ,  言語能力 ,  *自発音声

分類 (2件)： 音声処理  (JE05000E) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (5件)： 音声 ,  スコアリング ,  構文 ,  複雑性 ,  自動評価