LLMを用いたコンテクスト情報を考慮した英語学習支援フレームワークの検討

抄録

国際化の進展とインターネットの普及により，異なる文化・言語を持つ人々との会話の機会が増加している．その中でも英語は共通言語として使われることが多い．非ネイティブ話者にとっては英語の実践的な運用能力の習得が喫緊の課題となっている．しかし，現行のComputer Assisted Language Learning (CALL) システムは，基礎能力の習得に重きを置くものが多い．また，実際の会話において必要とされる「状況や感情」「相手との関係性」「話題」等（コンテクスト情報）に応じた適切な表現の選択・解釈能力」の習得を十分に支援できていない．そこで，LLMの自然言語処理能力を利用し，コンテクスト情報を含めた発話の適切性の評価を可能にするフレームワークを検討する．既存の対話データをコンテクスト情報で整理し，LLMに参照データとして与えることで，会話のスタイルを比較的低コストでモデル化可能であることを示す．これによりLLMを用いることで従来のCALLシステムが対応していない，実践的会話能力の習得を支援する新たなアプローチを目指す．