外国語の発音の容易さと正確さを推定する非線形回帰モデル

要旨

本研究では，外国語学習者の習熟度に適した発音学習用資料の自動選択に向けて，発音適合度推定システムを提案し，その有効性を評価した．従来とは異なり，(1)発音適合度を発音の容易さと発音の正確さの加重和として求め，(2)発音適合度を目的変数とし，文の言語的要因と学習者要因を説明変数とした非線形回帰を行った．提案システムを構築するために訓練事例集を作成し，その信頼性と妥当性を古典的テスト理論に基づいて検証した．その結果，発音適合度の信頼性と妥当性が確認できた．構築した発音適合度推定システムの有効性を評価するために，機械学習手法と言語的および学習者要因とが発音適合度推定性能に及ぼす影響を検証した．その結果，線形重回帰よりも非線形回帰の方が，発音適合度推定性能が高いことと，発音適合度推定に有効な要因は学習者の習熟度であることが明らかになった．

主題