Constructing a dynamic model of encyclopedic knowledge: A corpus-based approach

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K00667
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 02080:English linguistics-related
• Research Institution: The University of Kitakyushu
• Principal Investigator: Kiyama Naoki 北九州市立大学, 基盤教育センター, 准教授 (20803894)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 渋谷 良方 金沢大学, 歴史言語文化学系, 准教授 (70450690)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 認知言語学 / テキストマイニング / 社会的転回 / ジャンル研究

Outline of Final Research Achievements

In this study, we investigated how the meaning of words is influenced by context using a large corpus. Then, we argued that the biterm topic model, one of the topic modelling methods, is effective in the study of lexical semantics. Specifically, we investigated (1) whether word meanings are influenced by the content, or what is being talked about, and (2) whether the use of word meanings is influenced by social interest. These investigations suggest that semantic variation is strongly related to social aspects.

Free Research Field

認知言語学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

語の意味理解の研究において，トピックが考察されてこなかった。その要因の一つとして，トピックは非常に曖昧とした概念だからだと考えられる。本研究では，自然言語処理の分野で近年用いられることの多いトピックモデルの手法を援用することで，語の意味とトピックとの間の関係を統計的に規定する方法を提案した。この考えは，長文読解における多義性指導に役立つと考えられる。そのため，英語教育への応用可能性も示唆される。また，認知言語学が，他の分野と相性が良いことが示唆され，今後の学際的な協力関係を築くきっかけにもなるだろう。