JP5806642B2 - Infant word search device, method and program thereof - Google Patents
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Description
本発明は、幼児の語彙学習過程における単語を探索する幼児単語探索装置とその方法とプログラムに関する。 The present invention relates to an infant word search apparatus, a method thereof, and a program for searching for words in an infant vocabulary learning process.
幼児の初期語彙発達を研究する分野において、幼児単語の特徴を表す指標の一つとして従来から「50%到達月齢」が用いられている。「50%到達月齢」とは、複数の幼児が学習した単語を1ヶ月毎に観察記録してその横断データから各語の獲得割合を算出し、その割合が最初に50%に到達した月齢のことである。例えば、「パパ」という語を、14ヶ月では42%、15ヶ月では51%、16ヶ月では64%の幼児が獲得していたとすると、「パパ」の50%到達月齢は15ヶ月となる。 In the field of studying early vocabulary development of infants, “50% reaching age” has been used as one of the indices representing the characteristics of infant words. “50% reaching age” means the number of months that multiple infants learned are observed and recorded every month, and the percentage of acquisition of each word is calculated from the cross-sectional data. That is. For example, if the word “papa” was acquired by 42% in 14 months, 51% in 15 months, and 64% in 16 months, the age at which 50% of “papa” reached 15 months would be 15 months.
従来この「50%到達月齢」のデータは、例えば非特許文献1に記載されているマッカーサー乳幼児言語発達質問紙と呼ばれる標準化された語彙チェックリストを用いて収集されていた。そして、「50%到達月齢」を、各々の単語の特徴量としていた。
図12に、そのようにして収集した日課とあいさつに関する単語の「50%到達月齢」の値を例示する。1列目は単語、2列目〜12列目は月齢に対する出現率、13列目は「50%到達月齢」である。図12は、100人程度の幼児のデータである。
Conventionally, the data of “50% reaching age” has been collected using a standardized vocabulary checklist called a MacArthur Infant Language Development Questionnaire described in Non-Patent
FIG. 12 exemplifies the value of “50% reaching age” of the words related to daily routines and greetings collected in this way. The first column is a word, the second column to the twelfth column are appearance rates with respect to the age of the moon, and the thirteenth column is “50% reached age”. FIG. 12 is data of about 100 infants.
「50%到達月齢」は、単語の出現率に対応する月単位の数値をそのまま用いていたので、特徴量としての分解能及び精度の点で不足があった。また、「50%到達月齢」の値に基づいて、例えば、その値が15ヶ月の単語を検索しようとした場合、従来は、例えば表計算ソフト等を利用して検索する方法しかなく、その利用形態が一般向きではないといった課題があった。 Since “50% reaching age” used the numerical value of the month unit corresponding to the appearance rate of the word as it is, there was a deficiency in terms of resolution and accuracy as a feature amount. Also, based on the value of “50% reaching age”, for example, when trying to search for a word whose value is 15 months, conventionally, there is only a method of searching using, for example, spreadsheet software. There was a problem that the form was not general.
本発明は、このような課題に鑑みてなされたものであり、「50%到達月齢」の特性に適合性の良い関数を導入することで、データの分解能と精度面を向上させると共に、その関数のパラメータを利用して単語を容易に探索することができる幼児単語探索装置と、その方法とプログラムを提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of such problems, and by introducing a function having good compatibility with the characteristics of “50% reaching age”, the resolution and accuracy of data are improved and the function is improved. It is an object of the present invention to provide an infant word search apparatus, a method and a program thereof that can easily search for a word using these parameters.
本発明の幼児単語探索装置は、ロジスティック関数近似部と、パラメータ保存部と、単語探索部と、を具備する。ロジスティック関数近似部は、複数の幼児の語彙学習過程における獲得単語wの獲得時期xと累積発声割合Pwを入力として、獲得単語w毎にロジスティック曲線を描く次式の関数をモデル化し、パラメータcwとbwを算出する。 The infant word search device of the present invention includes a logistic function approximation unit, a parameter storage unit, and a word search unit. Logistic function approximation unit as input acquisition time x the cumulative utterance ratio P w acquisition word w in a plurality of infants vocabulary learning process, to model the function of the following equation to draw a logistic curve for each acquisition word w, parameter c Calculate w and b w .
パラメータ保存部は、パラメータcwとbwを保存する。単語探索部は、入力される質問に合致する単語を、パラメータcwとbwを用いて計算して探索し、所望の単語として出力する。 The parameter storage unit stores the parameters c w and b w . Word search unit, a word matching the question inputted, searched and calculated using the parameters c w and b w, and outputs a desired word.
本発明の幼児語単語探索装置によれば、単語の累積発声割合の特性をロジスティック曲線でモデル化して累積発声割合を計算し、入力される質問に合致する獲得単語を探索して出力するので、「50%到達月齢」の特徴量としての分解能・精度を向上させることができる。また、幼児単語の探索を容易にすることができる。 According to the infant word search device of the present invention, the cumulative utterance ratio characteristics of the word are modeled with a logistic curve, the cumulative utterance ratio is calculated, and the acquired word matching the input question is searched and output. It is possible to improve the resolution and accuracy as the feature amount of “50% reaching age”. In addition, it is possible to easily search for infant words.
以下、この発明の実施の形態を図面を参照して説明する。複数の図面中同一のものには同じ参照符号を付し、説明は繰り返さない。 Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. The same reference numerals are given to the same components in a plurality of drawings, and the description will not be repeated.
図1に、この発明の幼児単語検索装置100の機能構成例を示す。幼児単語検索装置100は、月別の累積発声割合と利用者の質問を入力として、質問に合致する幼児語単語を検索して出力するものである。 FIG. 1 shows a functional configuration example of the infant word search device 100 of the present invention. The infant word search device 100 searches for and outputs infant word words that match the question, using the monthly cumulative utterance rate and the user's question as inputs.
〔月別の累積発声割合〕
先ず、月別の累積発声割合について説明する。月別の累積発声割合とは、複数の幼児の語彙学習過程における語彙の獲得時期xと、ある獲得単語wの累積発声割合Pwとから成るデータである。図2に、獲得単語wを「はい」とした場合の例を示す。横軸は獲得時期x、縦軸は累積発声割合Pwである。
[Monthly cumulative utterance rate]
First, the cumulative utterance rate by month will be described. The cumulative utterance percentage monthly, is data consisting of the x acquisition timing vocabulary in a plurality of infants vocabulary learning process and cumulative utterance ratio P w acquisition word w in. FIG. 2 shows an example where the acquired word w is “Yes”. The horizontal axis acquisition time x, the vertical axis represents the cumulative utterance ratio P w.
累積発声割合のデータは、例えば、上記した〔非特許文献1〕に記載されているCDIと言われる質問表を用いて、特定の月齢毎に集める。この他の例としては、例えばウェブ日誌法を利用して取得した語彙学習データを元に作成する。ウェブ日誌法は、幼児が単語を新たに学習(発話)した場合に、ウェブ上の特定のサイトに携帯電話やパーソナルコンピュータからネットワークを介してアクセスし、その日の日誌と共に、幼児が覚えた単語を記録するものである(参考文献1「小林哲生、永田昌明(2009)「ウェブを用いた幼児語言語発達研究:大規模縦断データ収集の試み」、言語処理学会第15回年次大会論文集、p. 534-537」、参考文献2「小林哲生、永田昌明(2010年3月)、「ウェブ上で収集した幼児語彙発達データの信頼性検証」、言語処理学会第16回年次大会論文集、p. 403-406」参照)。この方法の有効性は科学的に検証されている。
The data of the cumulative utterance rate is collected for each specific age using, for example, a questionnaire called CDI described in [Non-Patent Document 1]. As another example, for example, it is created based on vocabulary learning data acquired using the web diary method. In the web diary method, when an infant learns a new word (speaks), a specific site on the web is accessed via a network from a mobile phone or a personal computer. (
この方法によるデータ取得の利点は、親にとっても比較的容易に記録できる方式でありながら、記録年月日(幼児が新たな単語を覚えた年月日)と幼児の生年月日との差から、幼児が新たな単語を覚えた日齢を算出可能な点である。 The advantage of data acquisition by this method is that it is relatively easy for parents to record, but the difference between the date of recording (the date when the infant learned a new word) and the date of birth of the infant It is possible to calculate the age when an infant learns a new word.
なお、語彙学習データは、他の方法で取得したものを用いても良い。例えば、幼児の発話を全てディジタルビデオレコーダーなどの電子メディアに記録して、それを分析して作成してもよい。または、所定期間毎(例えば数ヶ月毎)にアンケートに回答してもらい、幼児が新たに発話した単語数と単語を把握した結果を用いてもよい。また、日齢は月齢であってもよい。 Note that the vocabulary learning data may be obtained by other methods. For example, all the utterances of an infant may be recorded on an electronic medium such as a digital video recorder, and then analyzed and created. Or you may have a questionnaire answered every predetermined period (for example, every several months), and the result which grasped | ascertained the number of words and the word which the infant uttered newly may be used. Further, the age may be the age of the moon.
幼児単語検索装置100は、ロジスティック関数近似部10と、パラメータ保存部20と、単語探索部30と、を具備する。その動作フローを図3に示す。幼児単語検索装置100は、例えばROM、RAM、CPU等で構成されるコンピュータに所定のプログラムが読み込まれて、CPUがそのプログラムを実行することで実現されるものである。
The infant word search device 100 includes a logistic
ロジスティック関数近似部10は、複数の幼児の語彙学習過程における獲得単語wの獲得時期xiと累積発声割合Pwiを入力として、獲得単語w毎にロジスティック曲線を描く次式の関数を累積発声割合としてモデル化し、x=xiと置いた時のPwiとの誤差の和が最小になるように、パラメータcwとbwを算出する(ステップS10)。
The logistic
関数をモデル化するに当たっては、最小二乗法や尤度最大化手法を用いる。この場合、非線形な関数の最適化が必要になるので、最急降下法などの手法を用いて最適なパラメータを求める。何れの手法も周知であり、詳しい説明は省略する。 In modeling the function, a least square method or a likelihood maximization method is used. In this case, since optimization of a non-linear function is necessary, an optimum parameter is obtained using a technique such as the steepest descent method. Both methods are well known and will not be described in detail.
パラメータ保持部20は、ロジスティック関数近似部10でモデル化したパラメータcwとbwを保存する(ステップS20)。
The
単語探索部30は、入力される質問に合致する単語を、上記したパラメータcwとbwを用いて計算して探索し、所望の単語として出力する(ステップS30)。ここで質問とは、例えば、「3歳児の8割が話す単語は何か」、「覚え難い(易い)単語は何か」、「幼児の発話しない単語は何か」など、と言ったものが想定される。
The
単語探索部30は、パラメータ保持部20に保存された全ての単語wについての累積発声割合Pwを計算して、例えば、「3歳児の8割が話す単語」に合致する単語を所望の単語として探索する。
The
図4に、式(1)で計算されるロジスティック曲線によるモデル化された累積発声割合を示す。ロジスティック曲線は、S字型の曲線であり、最初は緩やかに増加した後に傾きが急になった後に再び増加量が穏やかになる変化を示す。パラメータcwは、その単語(w)の累積発生割合の傾きであり、bwはロジスティック曲線のオフセット量を表す。cwが大きくなるとS字曲線の中央部分の傾きが急になり、bwが大きくなるとS字曲線が獲得時期xの大きい方に移動する関係にある。 FIG. 4 shows the cumulative utterance ratio modeled by the logistic curve calculated by the equation (1). The logistic curve is an S-shaped curve, and shows a change in which the increase amount becomes gentle again after the slope gradually increases after the gentle increase at first. Parameter c w is the slope of the cumulative incidence percentage of that word (w), b w represents the offset amount of the logistic curve. When the c w increases become steeper the slope of the central part of the S-shaped curve, are in a relationship in which the S-shaped curve and b w increases to move to the larger of the acquisition time x.
よって、例えばパラメータcwが大きな単語wは、覚え易い単語と言うことになる。具体的な質問としては、例えばc<0.005などのようにして与える。また、質問として「3歳児の8割が話す単語」が与えられた場合、単語探索部30は、x=3年で全ての単語についての累積発声割合Pwを計算して、Pw≧0.8の単語を探索し、その条件に合致する全ての単語を所望の単語として出力する。このように、幼児単語検索装置100は、利用者が要求する質問に合致する単語を容易に探索することが出来る。また、ロジスティック曲線は、獲得時期xと真の累積発声割合Pwとの関係に良く適合するので、累積発声割合Pwの分解能と精度を従来法よりも向上させることが出来る。
Therefore, for example, a word w having a large parameter c w is an easy-to-remember word. For example, c <0.005 is given as a specific question. Further, when “a word spoken by 80% of a three-year-old child” is given as a question, the
幼児単語検索装置100は、単語によってはロジスティック曲線の適合性が良くないも場合もある。図5に、単語「バーバ」についてモデル化(式(1))した場合のロジスティック曲線を示す。図4ほど、よく適合していない。これは、累積発声割合Pwが0.8近辺で頭打ちする現象によるものと考えられる。そこで、より適合性のよい関数を用いた幼児単語探索装置200について次に説明する。 The infant word search apparatus 100 may have poor conformity of the logistic curve depending on the word. FIG. 5 shows a logistic curve when the word “barba” is modeled (formula (1)). It does not fit as well as in FIG. This is considered to be due to a phenomenon in which the cumulative utterance rate Pw reaches a peak around 0.8. Therefore, the infant word search device 200 using a function with better compatibility will be described next.
図6に、幼児単語探索装置200の機能構成例を示す。その動作フローを図7に示す。幼児単語探索装置200は、ロジスティック関数近似部210で用いる関数のみが、幼児単語探索装置100と異なるだけで、その機能構成は同じである。
FIG. 6 shows a functional configuration example of the infant word search device 200. The operation flow is shown in FIG. The infant word search device 200 has the same functional configuration except that only the function used in the logistic
ロジスティック関数近似部210は、複数の幼児の語彙学習過程における獲得単語wの獲得時期xiと累積発声割合Pwiを入力として、獲得単語w毎にロジスティック曲線を描く次式の関数で累積発声割合をモデル化し、パラメータawが1以下の場合はそのままパラメータawとcwとbwを算出し、パラメータawが1より大きい場合はa=1として次式の関数をモデル化してパラメータawとcwとbwを算出する
The logistic
幼児単語探索装置200は、関数にパラメータawを追加したことにより、awがaw>1となることがある。累積発声割合が1を越えることは無いので、この場合(ステップS212のYes)は、aw=1として(つまり式(1)で)パラメータcwとbwを再計算する(ステップS213)。 In the infant word search device 200, aw may be aw > 1 due to the addition of the parameter aw to the function. Since the cumulative utterance rate does not exceed 1, in this case (Yes in step S212), the parameters c w and b w are recalculated (step S213) with a w = 1 (that is, in equation (1)).
以降の処理は、幼児単語探索装置100と同じである。ただし、パラメータawが追加されているので、幼児単語探索装置100の処理と区別する目的で参照符号を20′,30′と表記している。
The subsequent processing is the same as that of the infant word search device 100. However, since the parameter aw is added,
図8に、パラメータawを導入したロジスティック関数による単語「バーバ」についてのロジスティック曲線を示す。図5よりも、累積発声割合Pwに適合していることが分かる。また、図9に、単語「はい」を、幼児単語探索装置200でモデル化したロジスティック曲線を示す。幼児単語探索装置100でモデル化したロジスティック曲線(図4)よりも適合していることが分かる。 FIG. 8 shows a logistic curve for the word “barba” by a logistic function in which the parameter aw is introduced. Than 5, it can be seen that they comply with the cumulative utterance ratio P w. FIG. 9 shows a logistic curve in which the word “yes” is modeled by the infant word search apparatus 200. It can be seen that the logistic curve (FIG. 4) modeled by the infant word search device 100 is more suitable.
パラメータawを導入したことにより、a>0.8といった質問を、幼児単語探索装置200に与えることができる。この意味は、「3歳頃(約1000日)に8割以上の幼児が話す単語は何」となる。 By introducing the parameter aw , a question such as a> 0.8 can be given to the infant word search device 200. This means "What are the words spoken by more than 80% of infants at around 3 years old (about 1000 days)?"
〔パラメータaw,cw,bwの具体例〕
1275名の幼児を対象に作成した獲得時期xと累積発声割合Pwのデータを用いて、幼児単語探索装置200で求めた単語毎のパラメータを図10に示す。図10は、幼児が発声した単語を記録した結果から求めたパラメータを示す。図11に、幼児の理解を親が判断した記録から求めたパラメータを示す。例えば、単語「あーあ」については、前者がa=0.832787に対して後者がa=0.986093である。この違いは、幼児が3歳ぐらいになった時に、ほぼ全ての幼児は、「あーあ」を理解できるが、83%程度の子供しかこの単語を発声しないということから来る、すなわち、約17%の子供は理解しているけれど、この単語を使わないことを意味している。このように理解語と、発声する単語の二つのaを利用することにより、理解語のうちa>0.95でかつ、幼児が発声するa<0.6である単語探索などの設定が行える。この設定は、ほとんどの幼児で理解することになるが、その言葉を、40%以上の幼時が使わない単語を選ぶ設定である。
[Specific example of a parameter a w, c w, b w]
1275 persons with infants and acquisition time x was written for the data of the cumulative utterance ratio P w of, shown in FIG. 10 the parameters of each word obtained in infant word search device 200. FIG. 10 shows parameters obtained from the result of recording the words uttered by the infant. FIG. 11 shows parameters obtained from a record in which the parent's understanding of the infant is understood. For example, for the word “aa”, the former is a = 0.832787 and the latter is a = 0.986093. This difference comes from the fact that when an infant is about 3 years old, almost all infants can understand "Ah", but only about 83% of children speak this word, ie about 17% This means that the child understands but does not use this word. In this way, by using the two words “a” of the understanding word and the word to be uttered, it is possible to perform a setting such as a word search in which a> 0.95 among the understanding words and a <0.6 that the infant utters. . This setting is understood by most infants, but it is a setting that selects a word that is not used by 40% or more of the childhood.
上記装置における処理手段をコンピュータによって実現する場合、各装置が有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、各装置における処理手段がコンピュータ上で実現される。 When the processing means in the above apparatus is realized by a computer, the processing contents of the functions that each apparatus should have are described by a program. Then, by executing this program on the computer, the processing means in each apparatus is realized on the computer.
この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等どのようなものでもよい。具体的には、例えば、磁気記録装置として、ハードディスク装置、フレキシブルディスク、磁気テープ等を、光ディスクとして、DVD(Digital Versatile Disc)、DVD-RAM(Random Access Memory)、CD-ROM(Compact Disc Read Only Memory)、CD-R(Recordable)/RW(ReWritable)等を、光磁気記録媒体として、MO(Magneto Optical disc)等を、半導体メモリとしてEEP-ROM(Electronically Erasable and Programmable-Read Only Memory)等を用いることができる。 The program describing the processing contents can be recorded on a computer-readable recording medium. As the computer-readable recording medium, for example, any recording medium such as a magnetic recording device, an optical disk, a magneto-optical recording medium, and a semiconductor memory may be used. Specifically, for example, as a magnetic recording device, a hard disk device, a flexible disk, a magnetic tape or the like, and as an optical disk, a DVD (Digital Versatile Disc), a DVD-RAM (Random Access Memory), a CD-ROM (Compact Disc Read Only) Memory), CD-R (Recordable) / RW (ReWritable), etc., magneto-optical recording media, MO (Magneto Optical disc), etc., semiconductor memory, EEP-ROM (Electronically Erasable and Programmable-Read Only Memory), etc. Can be used.
また、このプログラムの流通は、例えば、そのプログラムを記録したDVD、CD-ROM等の可搬型記録媒体を販売、譲渡、貸与等することによって行う。さらに、このプログラムをサーバコンピュータの記録装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することにより、このプログラムを流通させる構成としてもよい。 This program is distributed by selling, transferring, or lending a portable recording medium such as a DVD or CD-ROM in which the program is recorded. Further, the program may be distributed by storing the program in a recording device of a server computer and transferring the program from the server computer to another computer via a network.
また、各手段は、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより構成することにしてもよいし、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェア的に実現することとしてもよい。 Each means may be configured by executing a predetermined program on a computer, or at least a part of these processing contents may be realized by hardware.
本発明は、幼児を対象としたオーダーメード型教育の分野で利用することができる。 The present invention can be used in the field of customized education for young children.
Claims (5)
上記パラメータcwとbwを保存するパラメータ保存部と、
獲得時期x、累積発声割合P w 、パラメータc w 、b w のいずれか1つ以上に関する質問に合致する単語を、上記したパラメータcwとbwを用いて計算して探索し、所望の単語として出力する単語探索部と、
を具備する幼児単語探索装置。 As input acquisition time x the cumulative utterance ratio P w acquisition word w in a plurality of infants vocabulary learning process, to model the function of the following equation to draw a logistic curve for each acquisition word w, calculated parameters c w and b w Logistic function approximation part
A parameter storage unit for storing the parameters c w and b w ;
Acquisition time x, the cumulative utterance ratio P w, parameter c w, the word that matches one or more directed questions b w, and search is calculated using the parameters c w and b w described above, the desired word A word search unit to output as
An infant word search device comprising:
上記パラメータawとcwとbwを保存するパラメータ保存部と、
獲得時期x、累積発声割合P w 、パラメータa w 、c w 、b w のいずれか1つ以上に関する質問に合致する単語を、上記したパラメータawとcwとbwを用いて計算して探索し、所望の単語として出力する単語探索部と、
を具備する幼児単語探索装置。 As input acquisition time x the cumulative utterance ratio P w acquisition word w in a plurality of infants vocabulary learning process, and the following equation models the function of drawing a logistic curve for each of the acquisition word w, the parameter a w is 1 or less In this case, the parameters aw , cw, and bw are calculated as they are, and when the parameter aw is larger than 1, the function of the following equation is modeled by setting aw = 1, and the parameters aw , cw, and bw are calculated. Logistic function approximator,
A parameter storage unit for storing the parameter a w and c w and b w,
Acquisition time x, the cumulative utterance ratio P w, parameter a w, c w, the word that matches one or more directed questions b w, calculated using the parameters a w and c w and b w described above A word search unit for searching and outputting as a desired word;
An infant word search device comprising:
パラメータ保存部に、上記パラメータcwとbwを保存するパラメータ保存過程と、
獲得時期x、累積発声割合P w 、パラメータc w 、b w のいずれか1つ以上に関する質問に合致する単語を、パラメータ保存部に保存されたパラメータcwとbwを用いて計算して探索し、所望の単語として出力する単語探索過程と、
をコンピュータが実行する幼児単語探索方法。 As input acquisition time x the cumulative utterance ratio P w acquisition word w in a plurality of infants vocabulary learning process, to model the function of the following equation to draw a logistic curve for each acquisition word w, calculated parameters c w and b w Logistic function approximation process to
A parameter storage process for storing the parameters c w and b w in the parameter storage unit;
Acquisition time x, the cumulative utterance ratio P w, parameter c w, the word that matches one or more directed questions b w, calculated using the parameters c w and b w stored in the parameter storage unit A word search process for searching and outputting as a desired word;
An infant word search method executed by a computer .
パラメータ保存部に、上記パラメータawとcwとbwを保存するパラメータ保存過程
と、
獲得時期x、累積発声割合P w 、パラメータa w 、c w 、b w のいずれか1つ以上に関する質問に合致する単語を、パラメータ保存部に保存されたパラメータawとcwとbwを用いて計算して探索し、所望の単語として出力する単語探索過程と、
をコンピュータが実行する幼児単語探索方法。 As input acquisition time x the cumulative utterance ratio P w acquisition word w in a plurality of infants vocabulary learning process, and the following equation models the function of drawing a logistic curve for each of the acquisition word w, the parameter a w is 1 or less In this case, the parameters aw , cw, and bw are calculated as they are, and when the parameter aw is larger than 1, the function of the following equation is modeled by setting aw = 1, and the parameters aw , cw, and bw are calculated. Logistic function approximation process,
The parameter storage unit, and a parameter storage step of storing the parameter a w and c w and b w,
Acquisition time x, the cumulative utterance ratio P w, parameter a w, c w, the word that matches one or more directed questions b w, parameters stored in the parameter storage unit a w and c w and b w A word search process that calculates and searches using, and outputs as a desired word;
An infant word search method executed by a computer .
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