Project/Area Number |
24H00087
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
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Allocation Type | Single-year Grants |
Section | 一般 |
Review Section |
Medium-sized Section 2:Literature, linguistics, and related fields
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Research Institution | The University of Tokyo |
Principal Investigator |
大関 洋平 東京大学, 大学院総合文化研究科, 准教授 (10821994)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
宮尾 祐介 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (00343096)
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Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2028-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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Budget Amount *help |
¥47,450,000 (Direct Cost: ¥36,500,000、Indirect Cost: ¥10,950,000)
Fiscal Year 2024: ¥10,790,000 (Direct Cost: ¥8,300,000、Indirect Cost: ¥2,490,000)
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Keywords | 言語学 / 認知科学 / 自然言語処理 / 人工知能 / 大規模言語モデル |
Outline of Research at the Start |
昨今、ChatGPTに代表される大規模言語モデルが、社会的な観点から高い注目を集めている。しかしながら、学術的な観点からは、(一見人間らしく振る舞うが)大規模言語モデルは人間の言語知能を反映しているのかという言語学の「問い」と、大規模言語モデルはブラックボックスであり解釈できるのかという自然言語処理の「問い」が未解決である。そこで、本研究では、言語学と自然言語処理が双方向的に連携することで、自然言語処理モデルにより人間の言語知能を解明(自然言語処理→言語学)するのと同時に、人間の言語知能を近似した自然言語処理モデルを開発(言語学→自然言語処理)することを目的とする。
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