Study-Chinese

大学レベルの中国語口頭表現授業における対立型コミュニケーション課題の設計過程における教師とChatGPTの相互作用を分析し、AIの役割と影響を考察する。

ラベル付きデータなしでの中国語意味解析から談話表示構造への変換の実現可能性を探り、データ収集パイプラインと詳細なテストスイートを提案する。

BERTベースの中国語スペル修正モデルの分析。誤りパターンへの過学習を指摘し、汎化性能向上のためのシンプルなランダムマスキング戦略を提案。

文字タグ付けではなく文全体を言い換えることで中国語スペル修正（CSC）に取り組む新手法。最先端の結果と優れた汎化性能を達成。

単語レベルの知識追跡を目的としたDuolingo第二言語習得モデリング（SLAM）タスクへのDeep Factorization Machinesの適用に関する詳細な分析。

Unix DIFFユーティリティを、差分検出、ルール抽出、データ統合、最適マッチングなどのNLPタスクに応用する方法を探り、その実用性と汎用性を強調します。

Duolingoデータを用いた2018年SLAM共有タスクに基づき、第二言語学習における学習者の知識ギャップを予測する優勝アンサンブルモデル（GBDT+RNN）の分析。

第二言語学習における予測モデルの公平性を分析。Duolingoデータを用いて、プラットフォームや国を横断したバイアスを評価します。

プロジェクトMOSLAの概要。2年間にわたる第二言語習得の全過程を捉えた、独自の縦断的・マルチモーダル・多言語データセット。

Hadoopを利用したスケーラブルな自然言語処理のためのKOSHIKアーキテクチャの分析。その構成要素、実装手順、性能評価、将来の方向性について解説します。

本論文は、Hadoopを用いたスケーラブルな自然言語処理のためのKOSHIKアーキテクチャを探求し、その実装、性能評価、および将来の方向性について詳細に述べる。

大規模言語モデルに対し、CEFR/EBCLレベル（A1, A1+, A2）に合わせたプロンプトを用いて、パーソナライズされた中国語学習を実現する手法の分析。

SLABERTを紹介する研究論文。児童向け発話データに基づき、BERTを用いて第二言語習得における正負の言語間転移をモデル化する新規フレームワーク。

ニューラル言語モデルが第二言語をどのように習得するかを分析し、言語間転移、言語的一般化、人間の第二言語習得との比較を探る。

中国語と英語の新聞における動詞・名詞使用を比較する実証研究と、英語話者である中国語学習者のライティングへの影響について。

外国語学習におけるVRシミュレーションの学習意欲への影響を調査した研究論文の分析。方法論、結果、将来の展望を含む。