幼児の言語獲得における「動詞-島」段階のニューロイダルネットによるモデル化(抽出・言語獲得)
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概要
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本稿は、幼児が言語を獲得する過程の初期段階である「動詞-島」段階を、ニュロイダルネットに学習させた計算機実験について報告する。ニューロイダルネットは、状態とタイミング機構を加えたしきい値論理素子(ニューロイド)が構成するしきい値回路の一種である。具体的には、機能範疇を欠いた3語を上限とする9種類の文(自動詞文と他動詞文)を入力として与え、入力刺激の総和が一定値を超えた時点でニューロイドの状態更新を止める相関学習のアルゴリズムを適用の上、単語およびその語順を学習させた所、4周(のべ36文)の入力を与え終えた時点で、単語の意味と音声および語順の学習に成功した。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2003-07-25
著者
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西野 哲朗
電通大
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西野 哲朗
電気通信大学電気通信学部
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西野 哲朗
電気通信大学情報理工学研究科
-
崎田 洋一
松下電池工業(株)
-
中村 渉
東北大学大学院国際文化研究科
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西野 哲朗
電気通信大学 電気通信学部 情報通信工学科 情報メディア工学講座
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西野 哲朗
電気通信大学 先進アルゴリズム研究ステーション
-
西野 哲朗
電気通信大学
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