2019 Fiscal Year Research-status Report
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18K18104
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
村脇 有吾 京都大学, 情報学研究科, 助教 (70616606)
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2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | ベイズ統計 / 言語類型論 / 含意的普遍性 / 自己ロジスティックモデル / 方言群 / 系統樹 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
2年目となる今年度は、まず昨年度に続いて言語の構造的特徴の統計的分析を行った。言語の構造的特徴とは、動詞と目的語の語順、接辞による形態変化を用いるかといった特徴のことで、そうした特徴間には複雑な依存関係があることが知られている。そうした依存関係を捉えるための潜在表現の導出、そしてそれを応用した歴史的変化のモデル化の研究は一区切りがつき、応用の段階に入ったと考えている。すなわち、これらの統計的道具が力を発揮するような具体的な言語学 (言語類型論) 上の問題を探していきたい。
今年度はさらに、方言群の歴史的変化に対する統計的モデルの開発に着手した。このサブ課題は2015年頃に一度手を出したものの一旦保留していたものである。上述の構造的特徴に対する統計的モデルを開発しているうちに、このモデルを少し手直しすることで、方言群に対して転用できそうであることに気づいた。前者は世界全体の言語の構造的特徴、後者は小規模な方言群の主に語彙的特徴を扱っており、一見ほとんど共通することのないように思える。しかし、観測データの背後に隠れた構造を持つこと、その構造が地理的特性を持つという共通性を発見したことは大きな進展であったと考えている。データに対する仮定をどこまで盛り込むかによっていくつかのモデルの変異が考えられるが、今年度は一番簡単なモデルを開発した。また、具体的な方言群のデータセットを2つ入手し、予備的な実験を行ったところ、定性的には期待のできる結果を得た。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
当初計画では言語の構造的特徴の統計的分析を3年かけて進める予定であり、まだ実行に移していない研究構想も残っている。しかし、核心部分については一応の完成をみたこと、同様のモデルが方言群の歴史的変化に対しても適用できるという発見があり、こちらの方が相対的に有望であると現在認識している。この認識に基づいて、申請段階の研究計画からは離れつつある。
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| Strategy for Future Research Activity |
昨年度作った方言群の統計的モデルはベースライン的位置づけであり、今後は言語学的に妥当な、より強い仮定をモデルに盛り込んでいきたい。また、作ったモデルをどのように評価するかも明らかでない。現在のところ、シミュレーション等を用いた定量評価を検討している。
方言群のデータセットの確保も進めていく。言語の構造的特徴は研究コミュニティの間で標準的地位を確立しているデータセット (WALS) があった。一方、方言群は無数に存在し、潜在的な応用先は多いものの、本研究も目的に合致する形で整備されたデータセットは少ない。言語学者との連携を深めてこの問題を解決していきたい。
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