多言語環境における専門知識伝達サービスの開発および知識伝達レシピの考案

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  • A Development of Expert Knowledge Transfer Services and Recipes in Multilingual Environment

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抄録

グローバル化が進み機械翻訳サービスの利用場面が増える一方,現在の翻訳精度から生まれる誤訳などの影響により,知識伝達の失敗リスクも増大している.そこで本研究では,機械翻訳サービスを用いた母語の異なる学習者(中国人)への専門知識の伝達効果に注目し,学習者の理解度評価方法を考案するとともに,機械翻訳を用いて知識伝達を行う際の効果的な伝達方法(知識伝達レシピ)を提案する.評価に向けて,多言語チャットと専門用語コーパスを併用したシステムにより,学習者への専門知識の授業と課題への解答,グループワークを課す実験を行い,実験パターンごとの評価結果の比較を行った.実験は知識提供者(日本人)1名と学習者3名(中国人または日本人)の4名1組で行い,知識提供者による授業の後に学習者で知識共有となるグループワークを行う.学習者を中国人のみ,日本人のみ,中国人2名に日本人1名を加えた計3パターンとして,グループを構成し実験を行ったところ,専門知識の中でも基礎的な情報に関しては中国人のみのグループでも享受できていることが分かった.また,知識提供者と同じ母国語の日本人学習者を集団に1名でも加えることで,知識共有を経て他の中国人学習者の学習水準を向上させられることも分かった.これらの実験の評価結果と会話履歴の分析から,機械翻訳を用いる際の効果的な知識伝達レシピを提案する.

Due to globalization, there is an increase in not only the use of machine translation service but also in the risk of failure to transfer. To overcome this risk, this research focused on transmission effect of teaching a technical knowledge to learners having different tongue (Chinese) by using machine translation service and conducted twelve experiments simulating classes and tasks with using the way of evaluating learner's understanding considered. Finally this research propose the method of effective knowledge transmission with using machine translation. The participants were consisted of one teacher (Japanese) and three learners (Chinese or Japanese) and there were three patterns of the experiment where groups consisted of all Chinese, all Japanese, and a set of two Chinese and one Japanese. As a result, it was proved that Chinese learners understand basic information and if there is one Japanese learner, Chinese learners can improve their level of understanding by sharing knowledge with a Japanese participant. From various experiments' data, this paper proposed a method of effective transfer (a knowledge transfer recipe) when using machine translation to handle technical knowledge.

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1050001337908372992
  • NII論文ID
    170000148599
  • NII書誌ID
    AN00116647
  • ISSN
    18827764
  • Web Site
    http://id.nii.ac.jp/1001/00178832/
  • 本文言語コード
    ja
  • 資料種別
    journal article
  • データソース種別
    • IRDB
    • CiNii Articles
    • KAKEN

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