2023 Fiscal Year Annual Research Report
脳科学・認知科学による人間に近いモデルに基づく日本語話し言葉解析器の構築と検証
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21K18115
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| Research Institution | Shizuoka University |
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Principal Investigator |
狩野 芳伸 静岡大学, 情報学部, 准教授 (20506729)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
酒井 邦嘉 東京大学, 大学院総合文化研究科, 教授 (10251216)
福井 直樹 上智大学, 言語科学研究科, 教授 (60208931)
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| Project Period (FY) |
2021-07-09 – 2024-03-31
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| Keywords | 自然言語処理 / 脳科学 / 認知科学 / 言語学 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目標は、脳科学の知見を導入したより人間に近い言語処理モデルを構築することである。
言語野には「文法・読解・音韻・単語」から成る4つの言語中枢が同定されている。また、分担者（酒井）らの研究で文法関連ネットワークは少なくとも3つあることが明らかとなっている。機能的MRI（fMRI）などによる脳機能計測と機能結合（functional connectivity）の解析により、これら3つの脳内ネットワークがどのように融合されているかを明らかにする。fMRI実験の課題は、分担者（福井）を中心に、理論言語学の知見に基づきデザインし、代表者が構文や語順を題材に実験の素材となるデータを提供して実行した。
自然言語処理分野では、ほとんどすべての生成AIがそうであるように、多くのシステムでTransformerとその亜種が用いられているが、Transformerアーキテクチャがその内部で個別の情報をどのように処理しているかは定かでないため、様々な実験設定で言語学的な機能との対応を分析した。
Transformerには明示的なメモリ（記憶）がなく、必要とする学習データ量も人間に比べ桁違いに大きく冗長な可能性があること、またその内部表現の解釈が困難なことから、リカレントネットワークの記憶に明示的な解釈を強制したモデルを構築し実験を行った。
さらに、文字情報に明示的に現れない読解時の間（ポーズ）の予測を行い、話し言葉が基盤である人間の言語処理とのギャップ解消を試みた。
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[Presentation] STaMP: 個人の性格や政治的立場等の多面的特性と紐づくSNS データの構築及び文章スタイルによる個人特性予測2024
Author(s)
福畠汐音, 仲田明良, 佐橋優人, 増川哲太, 三輪洋文, 野中尚人, 木下翔太郎, 岸本泰士郎, 五十嵐彰, 岡久太郎, 狩野芳伸
Organizer
言語処理学会第30回年次大会(NLP2024)
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[Presentation] AIWolfDial 2023: Summary of Natural Language Division of 5th International AIWolf Contest2023
Author(s)
Yoshinobu Kano, Neo Watanabe, Kaito Kagaminuma, Claus Aranha, Jaewon Lee, Benedek Hauer, Hisaichi Shibata, Soichiro Miki, Yuta Nakamura, Takuya Okubo, Soga Shigemura, Rei Ito, Kazuki Takashima, et al
Organizer
The 16th International Natural Language Generation Conference (INLG 2023)
Int'l Joint Research
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