| Project/Area Number |
17J11198
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
|
| Allocation Type | Single-year Grants |
|---|
| Section | 国内 |
|---|
| Research Field |
Intelligent informatics
|
|---|
| Research Institution | Japan Advanced Institute of Science and Technology |
|---|
Principal Investigator |
須藤 洸基 北陸先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 特別研究員(DC1)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2017-04-26 – 2020-03-31
|
| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2018)
|
| Budget Amount *help |
¥2,500,000 (Direct Cost: ¥2,500,000)
Fiscal Year 2018: ¥800,000 (Direct Cost: ¥800,000)
Fiscal Year 2017: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
|
|---|
| Keywords | 言語進化 / 機械学習 / エージェント / 言語獲得 / 繰り返し学習 / 音楽解析 / 自己組織化 / 楽譜解析 / 形式文法 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，機械における言語の理解と人間の言語の科学的理解において言語の文法的モデル化と意味的モデル化を統一的にモデル化する必要性があるという考え方のもと，文法・意味構造進化モデルの構築を目的とした．この統一的モデル化のため，言語だけでなく音楽を題材にして音楽と言語の共通理解基盤を模索するという過程を経て人間の扱う言語的構造の普遍的理解を追究した．音楽では，言語と違い具体的な意味のマッピングが定義されていないにもかかわらず，ある一つの楽曲に同じイメージを抱くといった曖昧な状況下での抽象的な意思疎通 (意味の伝達)が実現されている．この現象は，言語が成立していない時代での言語進化が初期段階のコミュニケーションのあり方と同じであると考えられ，言語進化を人工知能の基礎的能力として研究するために音楽は適切な題材である．
楽譜をシンボル列とみなしてシンボル列の文法的規則の発見方法とその有効性を議論したが，シンボルの文法的規則からは音楽理論を表現する可能性があるという段階までしか解析することができなかった．つまり，音楽理論によって作られるシンボル列をカバーする文法を学習によって得られるが，その文法がどのような意味を持って扱われるのか (意味的に非文であるかどうか)は学習されていない．
本研究では，計算時間と生成文法としての有効性から文法とは独立したシンボル操作可能な意味を用意した文法を考案した．ここでのシンボルとは，文字列や意味を表現する述語項構造の最小分割単位である．第二年度では，言語に意味を取り込んだことにより学習部分にも変更が必要となった．これにより，エージェントは実験者の意図とは独立して意味構造を構築する．しかし，文字列の並びによってのみ意味が学習されないように，学習には意味に基づいた条件を課した．
提案モデルの実用性を既存の楽曲を題材として検証を行った．
|
| Research Progress Status |
翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。
|
| Strategy for Future Research Activity |
翌年度、交付申請を辞退するため、記入しない。
|
