関連研究

• 古本ら[1]は日本人学生の「論文を書く力」に不満を感じ，特に理系分野ではこの問題が大きな課題となっていたため，日本語専門教員3人による調査を行った． 具体的には，工学を専門とする日本人学生が書いた文章にみられる基礎的な問題点として分析を行い，学生は内容を客観的に伝える文章を書く力が不足していることを発見した．

• 村田ら[2]は差分を用いた言い換えパターンを抽出する技術を利用して，英語運用における個人的な誤りパターンを抽出するシステムを作成した．英文校閲前のものと英文校閲後のもので差分を取り，この差分を誤りパターンとして抽出し，頻度を計算し，結果を考察した．この研究は差分を用いた分析手段として参考にした．

• 阿辺川ら[3]は下訳から修正訳に至る過程でどのような要因で修正操作が施されるかの解明を行い，翻訳初心者が作成したぎこちない本訳文に対して修正候補が提示できる機能の開発を試みている．

• 藤田ら[4]はコーパスから獲得した大規模な正例に基づいて格構造の適格さを定量化するモデルを構築し，語彙・構文的言い換えにおいて頻繁に生じる動詞格構造の不整合を自動的に検出する方法を提案している．

• 飯田ら[5]は日本語書き言葉を対象とした参照表現の自動生成課題，特に参照表現を省略するか否かを分類する問題を対象に，既存研究で利用されている談話的特徴を考慮した自動分類モデルを提案している．