2020 Fiscal Year Annual Research Report
Computational approaches to understanding historical changes of languages
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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, 講師 (70616606)
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2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | ベイズ統計 / 方言群 / 水平伝播 / 変化を伴う由来 / 混合成員モデル |
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| Outline of Annual Research Achievements |
最終年となる今年度は、2年目に着手した方言群の歴史的変化に対する統計的モデルの開発を進めた。人工データを用いた定量評価と実データを用いた定性的分析により良好な結果を得た。提案モデルは歴史的に相互に深い関係をもつ方言群を扱っている。こうしたデータに対しては、よりマクロな言語群に対して盛んに適用されている統計的系統樹モデルはそのままでは適用できない。なぜなら、系統樹モデルの仮定に反する横の伝播が無視できる範囲を超えているからである。そのため、提案モデルは縦の継承と横の伝播を同時に扱うことを試み、それを具体的に実現するための概念として潜在的地理的分布を提唱した。提案モデルが観測データから推論する潜在的地理的分布は一部が縦の継承を、一部が横の伝播を反映していると仮定している。両者を識別し、前者に対して系統樹を作るのが今後の課題である。
研究期間全体を通してみると、分析対象としたデータは、当初想定していた (1) 世界中の言語の類型論的特徴から (2) 方言群の語彙的特徴に移行した。そのいずれについても観測データの背後に潜在表現を仮定してそれを計算集約的手法により導出することに取り組んだ。両者は一見まったく異なるデータに見えるが、それらの間に共通性を見出したことも大きな貢献だと考えている。類型論のデータはその性質上、数が限られるのに対し、方言群は潜在的な適用先は数多く存在する。また、対象を文化進化全般に広げれば、さらに応用先は広がると見込んでいる。
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| Remarks |
発表論文に関わるプログラムのレポジトリ
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