データ駆動学習仮説に基づく統語知識獲得モデル
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概要
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本論文では,近年の発達研究によって支持されている「データ駆動学習仮説」の立場に立ち,言語刺激に含まれる規則性を重視して統語知識を習得するニューラルネットワークモデルを構築した.また,近年の言語発達研究や脳イメージング研究から断片的に示唆されてきている言語に関する機能を考慮し,モデルに統合的に実装した.学習の結果,モデルは,明示的なカテゴリ情報を含まない単語系列から,系列に含まれる語順や単語間の共起関係といった規則性を抽出し,基礎的な統語的/語彙的カテゴリを空間的に組織化することができた.また,他の単語との弁別を語彙の獲得と定義することで,モデルによる語彙獲得曲線を示した.この曲線を幼児の語彙発達と比較した結果,モデルの語彙獲得曲線が幼児の発達と定量的に良く似た特徴を持つことを示した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-06-17
著者
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