論文 - 永田 亮
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“Reinforcing English countability prediction with one countability per discourse property,”（共著）
Nagata, R., Kawai, A., Morihiro, K., and Isu, N.
Proceedings of the 21st International Conference on Computational Linguistics and 44th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics Main Conference Poster Sessions, 595 - 602 2006年7月
共著
担当区分：筆頭著者
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“半自動フィードバックを利用した英文誤り検出手法の性能向上”（共著）
永田亮，河合敦夫，森広浩一郎，桝井文人，井須尚紀
言語処理学会第12回年次大会発表論文集 464 - 467 2006年3月
共著
担当区分：筆頭著者
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“Detecting article errors based on the mass count distinction,”（共著） 査読あり
Nagata, R., Wakana, T., Masui, F., Kawai, A., and Isu, N.
Lecture Notes in Artificial Intelligence, Dale, R., Wong, K.F., Su, J., Kwong, O.Y. (Eds.), Springer-Verlag, 815 - 826 2005年10月
共著
担当区分：筆頭著者
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“英語名詞の可算／不可算判定手法”（共著） 査読あり
永田亮，桝井文人，河合敦夫，井須尚紀
自然言語処理 12 ( 4 ) 227 - 243 2005年8月
共著
担当区分：筆頭著者
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“Extracting collocations for determining articles in English writing,”（共著） 査読あり
Nagata, R., Iguchi, T., Furuichi, Y., Masui, F., Kawai, A., and Isu, N.
Proceedings of the Pacific Association for Computational Linguistics (PACLING) 05, 264 - 268 2005年8月
共著
担当区分：筆頭著者
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永田 亮, 桝井 文人, 河合 敦夫
自然言語処理 12 ( 4 ) 227 - 243 2005年8月
共著
出版者・発行元：言語処理学会
日本人英語学習者が書いた英文に多く見られる冠詞の誤りや単数/複数の使い分けに関する誤りを検出するためには, 名詞の可算/不可算の判定が重要である.そこで, 本論文では, 文脈情報に基づいた英語名詞の可算/不可算判定手法を提案する.提案手法では, 決定リストを用いて可算/不可算の判定を行う.決定リストは, 判定対象となっている名詞の可算/不可算の例からなる学習データから学習される.一般に, 学習データの作成は人手で行われるため, 費用と時間を要するという問題がある.この問題を解決するため, 本論文では学習データをコーパスから自動生成する手法も提案する.従って, 提案手法では, コーパスが与えられると決定リストの学習が行われる.学習された決定リストは, 文脈情報のみに基づいて可算/不可算の判定を行うため, 上記誤りの検出に応用可能である.実験の結果, 提案手法の可算/不可算の判定精度は83.9%であることが確認された.
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A statistical model based on the three head words for detecting article errors
Ryo NAGATA, Tatsuya IGUCHI, Fumito MASUI, Atsuo KAWAI, Naoki ISU
IEICE TRANSACTIONS on Information and Systems Vol.E88-D ( No.7 ) 2005年7月
共著
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“A statistical model based on the three head words for detecting article errors,”（共著） 査読あり
Nagata, R.，Iguchi, T.，Masui, F.，Kawai, A., and Isu, N.
IEICE Transactions on Information and Systems, Vol.E88-D, ( 7 ) 1700 - 1706 2005年7月
共著
担当区分：筆頭著者
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“Recognizing article errors in the writing of Japanese learners of English,”（共著） 査読あり
Nagata, R.，Iguchi, T.，Wakidera, K.，Masui, F.，and Kawai, A.
Systems and Computers in Japan, 36 ( 7 ) 54 - 63 2005年6月
共著
担当区分：筆頭著者
（紹介掲載）
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“A method for rating English texts by reading level for Japanese learners of English,”（共著） 査読あり
Nagata, R.，Iguchi, T.，Masui, F.，and Kawai, A.
Systems and Computers in Japan, 36 ( 6 ) 1 - 13 2005年6月
共著
担当区分：筆頭著者
（紹介掲載）
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“前置詞情報を利用した冠詞誤り検出”（共著） 査読あり
永田亮，井口達也，脇寺健太，桝井文人，河合敦夫，井須尚紀
電子情報通信学会論文誌，Vol.J88-D-I ( 4 ) 873 - 881 2005年4月
共著
担当区分：筆頭著者
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前置詞情報を利用した冠詞誤り検出
永田亮, 井口達也 脇寺健太 桝井文人 河合敦夫 井須尚紀
電子情報通信学会論文誌 Vol.J88-D-I ( No.4 ) 2005年4月
共著
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Statistical Approaches to Detecting Article Errors in the Writing of Japanese Learners of English
Ryo Nagata
2005年3月
単著
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“可算／不可算判定を用いた英文の冠詞誤り検出”（共著）
若菜崇宏，永田亮，河合敦夫，桝井文人
言語処理学会第11回年次大会発表論文集 783 - 786 2005年3月
共著
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“An unsupervised method for distinguishing mass and count nouns in context,”（共著） 査読あり
Nagata, R., Masui, F., Kawai, A., and Isu, N.
Proceedings of the Sixth International Workshop on Computational Semantics (IWCS-6), 213 - 224 2005年1月
共著
担当区分：筆頭著者
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“A method for distinguishing mass and count nouns based on contextual information,”（共著） 査読あり
Nagata, R., Masui, F., Kawai, A., and Isu, N.
Proceedings of the Fourth international Symposium on Human and Artificial Intelligence Systems, 516 - 521 2004年12月
共著
担当区分：筆頭著者
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“Recognizing article errors based on the three head words,”（共著） 査読あり
Nagata, R., Masui, F., Kawai, A., and Isu, N.
Proceedings of Cognition and Exploratory Learning in Digital Age, 165 - 172 2004年12月
共著
担当区分：筆頭著者
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“英文アブストラクトを対象とした冠詞付与手法”（共著）
井口達也，永田亮，河合敦夫
電気関係学会東海支部連合大会講演論文集 0426 2004年9月
共著
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永田 亮, 井口 達也, 桝井 文人, 河合 敦夫
電子情報通信学会論文誌. D-II, 情報・システム, II-パターン処理 = The transactions of the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers. D-II 87 ( 6 ) 1329 - 1338 2004年6月
共著
出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会
従来の英文難易度判定手法は,主に,英語を母国語とする人を対象にしているため,日本人英語学習者のための英文難易度判定としては不十分であることが指摘されている.そこで,本論文では,日本人英語学習者を対象にした英文難易度判定手法を提案する.本手法では,2種類の文章情報(語彙・構文)を考慮して,日本人英語学習者を対象にした難易度判定を実現する.具体的には,語彙リストと構文解析器を用いて,日本人英語学習者にとって難しい語彙と構文を特微量として英文から抽出し難易度判定を行う.難易度を判定するモデルとして,重回帰分析・ニューラルネットワークの2種類のモデルを用いる.実験の結果,本手法の難易度判定の精度は,重回帰分析を用いた場合で平均75.0%,ニューラルネットワークを用いた場合で平均81.3%であり,従来手法の精度よりも良いことが確認された.
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“日本人英語学習者を対象とした英文難易度判定手法”（共著） 査読あり
永田亮，井口達也，桝井文人，河合敦夫
電子情報通信学会論文誌, Vol.J87-D-II, ( 6 ) 1329 - 1338 2004年6月
共著
担当区分：筆頭著者