使用データ : TED 動画 https://www.ted.com 、 Steve Jobs スピーチ http://news.stanford.edu/news/2005/june15/jobs-061505.html

動画向けアプリケーション テキスト向けウェブアプリケーション

英単語帳作成アプリケーション• 背景、課題　　英語の動画を視聴する際、未知の英単語を聞くと、前後の文脈から　意味を推測する必要があるため、動画の内容に集中できないことがある。• 「英単語帳作成アプリケーション」による解決　　本アプリケーションを用いて、動画ファイルから、　日本語訳を把握しておくと良い英単語のリスト ( 英単語帳 ) を取得する。• 効果　　視聴前に英単語を学習することで、視聴中に英単語の意味を　推測する必要がなくなるため、動画の内容を把握しやすくなる。

• 動画向けアプリケーション構成

動画ファイル

WatsonSpeech to Text

Node-RED

dashDB

(1) 動画の音声をテキスト化

(4) 日本語訳を検索し、難易度降順でソート

(3) 出現頻度が高い英単語抽出、 SQL 文作成英単語難易度 (Google Books

Ngram)

日本語訳 (WordNet)

(2) テキスト送付 / 英単語リスト取得

動画向けアプリケーション

使用データ : 日本語 WordNet http://nlpwww.nict.go.jp/wn-ja Google Books Ngram http://storage.googleapis.com/books/ngrams/books/datasetsv2.html

• テキスト向けウェブアプリケーション構成

• Bluemix 活用ポイント 大量の音声データをテキスト化できる Watson Speech to Text を活用 Node-RED を用い、試行錯誤を繰り返す開発を効率化 Vaadin を活用し、クライアントアプリの Java コードをウェブアプリに流用することで、開発工数削減

英文テキスト

Vaadin

(1) テキスト送付 /結果表示

テキスト向けウェブアプリケーション

Node-RED

dashDB

(4) 日本語訳を検索し、難易度降順でソート

(3) 出現頻度が高い英単語抽出、 SQL 文作成

英単語難易度 (Google Books

Ngram)

日本語訳 (WordNet)

(2) テキスト送付 / 英単語リスト取得

使用データ : 日本語 WordNet http://nlpwww.nict.go.jp/wn-ja Google Books Ngram http://storage.googleapis.com/books/ngrams/books/datasetsv2.html

以降、補足スライド

Node-RED で作成した処理Node-RED を用いて、テキスト内の英単語の集計、 SQL 文作成処理を記述した。

対応英単語数# 項目 英単語数1 英単語難易度データ

(Google Books Ngram の 出現頻度上位データ )

714,071 単語

2 日本語訳データ( 日本語 WordNet の全登録データ )

80,171 単語

3 本アプリの対応英単語数(#1,2 両データに存在する単語数 )

44,224 単語※ 動画向け英単語帳作成アプリケーションの場合は、#1,2 と Watson Speech to Text の対応英単語の全てに存在する英単語の数になる。