2019 Fiscal Year Research-status Report
ニューラルネットワークを用いた第二言語習得モデルと母語干渉の研究
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17K02971
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| Research Institution | Tottori University |
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Principal Investigator |
小林 昌博 鳥取大学, 教育支援・国際交流推進機構, 准教授 (50361150)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 母語転移 / ニューラルネットワーク |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、日本人英語学習者の母語知識の転移と学習に対する干渉のメカニズムをニューラルネットワークに基づいたモデルを構築しながら研究することである。今年度は、前年度までに構築したニューラルネットワークモデルを用いて、関係代名詞節の係り受け先の曖昧性のシミュレーションを行った。関係代名詞節が先行する２つの名詞句のどちらを修飾するかは、各言語でその選択の傾向が異なる。例えば、英語母語話者は”Someone hit [ the father of [ the politician ]] [who was on the beach.]” のような構文において関係代名詞が構文解析木における低い位置にある名詞句を修飾する解釈を好む傾向があることが報告されている（日本語母語話者は高い位置の名詞句を好む）。Miyao & Omaki (2006)は、母語の転移を認めながら転移の程度を反映する３段階の習得モデルを提案している。今年度はMiyao & Omaki(2006)モデルの３段階習得モデルの枠組みを採用した。日本語、英語ともそれぞれ３段階の学習フェーズを設定し（フェーズ１では自動詞と他動詞構文、フェーズ２では関係代名詞節構文、フェーズ３では関係代名詞節の修飾する名詞句の学習を行う）、日本語を学習したのちに英語を学習するシミュレーションを行った。結果として、被験者の各習得段階それぞれの正答率をシミュレートする結果となった。また、外国語学習において、関連する関係代名詞節構文の学習だけではなく、早い段階で自動詞構文や他動詞構文といった単純な文法項目を学習するとシミュレーションの学習が進むことがわかった。研究結果はKobayashi (2020)にまとめて発表した。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
前年度まで、動詞の分詞形の選択に関して中・高・大学生を被験者とする実験や多層ニューラルネットワークモデルを使ったシミュレーションを行ってきた。今年度はその知見を踏まえ、新たに関係代名詞節構文へとモデルを拡張する研究を行った。
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| Strategy for Future Research Activity |
母語知識の転移と学習における干渉のメカニズムを明らかにするために、モデルを適用する言語現象をさらに拡張する予定である。また、現在は多層のニューラルネットワークに基づくモデルを使用しているが、言語の線状性をより正確にシミュレートするために現在のモデルを再起型ニューラルネットワークに改良する予定である。
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