| 研究課題/領域番号 |
19K12733
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分90030:認知科学関連
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| 研究機関 | 神戸市外国語大学 |
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研究代表者 |
CHANG Franklin 神戸市外国語大学, 英米学科, 教授 (60827343)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2023年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2022年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2021年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2020年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2019年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 視覚情報 / ディープラーニングモデル / 動詞 / 過去形 / 進行形 / 終了状態 / 子ども / 大人 / action understanding / deep learning / Japanese verbs / Vision / Language / Learning / Event understanding / Computational model / Deep Learning / Priming / Verbs / Syntax / Eyetracking / language / thematic roles / object tracking / connectionist model |
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| 研究開始時の研究の概要 |
The first project will be the development of a computational model which can explain behavioral data from both adults and children within multiple object tracking tasks.
The next step will be to extend this model to address motion understanding.
The next project will link this computational model of action understanding to language.
To test this computational model, we will do a series of eye-tracking studies which test various assumptions of the model.
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| 研究成果の概要 |
本研究では、視覚と言語表現の関係を探るため、過去形（「走った」）と進行形（「走っている」）を選択する際に使用される視覚的な手がかりに焦点を当てた。ビデオ映像に身体動作の「終了状態」があるものとないものを用意して実験を行った結果、日本人の成人と３－５歳の子供の両方が、「終了状態」を説明する際に過去形をより多く使用していることがわかった。さらに、映像内の身体の動きをもとに日本語の動詞を生成するディープラーニングモデルを開発した。このモデルはビデオ実験で被験者が生成した動詞を正しく予測できており、視覚と言語の密接な関連を示している。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では、大人と子どもが動画の視覚情報をどのように利用して動詞や動詞の形態を生成するかを調べた。日本人が視覚的な情報からどのように動詞を生成するかを示す、計算AIモデルを開発した。このモデルは、第一言語と第二言語の習得をサポートするための視覚資料作成に役立つ。また、人間が視覚的情報を言語化する方法を解明する一助となる本研究は、日本語を話すA Iシステムを作成する際に役立つ。
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