多属性情報による言語形成モデル
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概要
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従来、言語獲得のコネクショニストモデルとしてリカレントネットワークによる文法獲得などが多く報告されている(Elman 1990, Elman 1996)。しかし、これらは文法構造の学習に限定されており、意味の分野については議論していない。最近の認知言語発達の研究においては、系列情報や感覚属性の様々なキューが語彙の獲得に影響を与えている事が報告されている。本研究では系列と感覚情報を同時学習するモデルを提案する。多属性情報を扱う事が出来るPATONモデルに対して非対称結合を持つニューロン層を加える事により、複数の感覚パターン情報と系列情報を同時に学習し、意味と文法的な制約が生まれることを計算機シミュレーションにより示す。また、これにより文法と意味の両方から制約を受けたシンボル系列が生成される事を示す。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-03-14
著者
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