Japanese / English

Detail of Publication

Text Language Japanese
Authors Ayano Okoso, Syoya Ishimaru, Olivier Augereau, Koichi Kise
Title Estimation of subjectively difficult words on documents by using gaze data
Book_Title 電子情報通信学会技術研究報告
Vol. 115
No. 517
Presentation number PRMU2015-189
Pages pp.149-154
Location 東京都江東区
Reviewed or not Not reviewed
Presentation type Oral
Month & Year March 2016
Abstract 本稿では,アイトラッカから取得した視点情報より,Deep Learning を用いた,文書上の主観的高難易度 単語の推定手法を提案する.「主観的高難易度単語」とは,文書を読んだ際にユーザが難しいと感じた単語を表す.文 書を読むだけで,主観的高難易度単語を推定することが出来れば,ユーザはどの単語を学習しなければならないかを 簡単に知ることが出来る.文書を読んでいる際に,難しいと感じた単語に印をつける手間が省け,読むリズムが乱れ ないという利点もある.そのため,学習補助に大変有効であると言える.一般的に,難しい単語を目にすると,読む 速度が遅くなったり,何度も読み返すといったような視点パターンがみられる傾向がある.しかし,難しい単語の意 味を文脈から判断できる場合,読み飛ばし,視点パターンに特徴が見られないことがある.そこで,提案手法では視 点情報に加え,単語の出現頻度情報を用いる.まず,各単語を中心に前後2〜3単語を読んでいる際の視点パターン を抽出し,視点情報による入力データを得る.そして,入力データに単語の一般的な出現頻度情報を付加し,Deep Learning を用いて学習することで,より高精度な主観的高難易度単語の推定を目指す.提案手法の有効性を示すため, 25 名の視線データを記録し学習し,主観的高難易度単語の推定精度を検証した.検証の結果,推定精度は,再現率 90:8%,適合率34:4%,F 値49:2% であった.
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