| 研究課題/領域番号 |
21K00590
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(C)
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分02080:英語学関連
|
|---|
| 研究機関 | 北里大学 |
|---|
研究代表者 |
中戸 照恵 北里大学, 一般教育部, 准教授 (10451783)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
|
| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
|
| 配分額 *注記 |
2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
2024年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2023年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2021年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
|
|---|
| キーワード | 言語獲得 / 言語習得 / コンピュータ / シミュレーション / 再帰性 / 無限 / 言語理論 |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
AI による言語翻訳はビッグデータの活用により、目覚ましい進歩を遂げている。 臨界期(9歳前後)を過ぎたヒトによる第二言語習得には非常な労力と時間を必要とすることを鑑みると、AI によるパターン学習のスピードは驚くべきものである。本研究は、生成文法理論に基づく日英語の比較統語論・意味論及び第一言語獲得研究を継続しつつ、「言語学者が仮説として採用している規則の体系がヒトの脳内におけることばの在り様を正しく捉えているか否か」という問いに取り組む。I)コンピュータとヒトによる学習機能の比較、II)第一言語獲得から第二言語習得への(脳内知識の在り方の)推移という新たな視点から、理論の妥当性を検証する。
|
| 研究実績の概要 |
生成AI（ChatGPTなど）の急速な進歩を受け、2023年度はこれらのツールについて学ぶことに主に研究時間を費やした。コンピュータにインプットとして与える言語資料（英語・日本語）のデータベースの作成は昨年度に続き行っているが、コンピュータによる語学学習シミュレーションの実施には至っていない。
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
4: 遅れている
理由
新型コロナウィルスの影響や教育その他の業務の配分の増加などの影響で2022年度までの研究の進捗が遅れていたことに加え、生成AIの利用拡大に伴い、研究の背景となる情報収集の範囲が広くなったため、当初の予定より大幅に遅れることとなった。
|
| 今後の研究の推進方策 |
コンピュータによる言語生成に関する情報収集は、本研究課題推進のためには必要な過程であるので、引き続き生成AI等の機能についても並行して研究推進の方策に取り入れる。
2022年度には開始予定であったコンピュータによる言語学習のシミュレーションにできるだけ早く着手し、研究課題の遂行に努める。
データベースの構築や、シミュレーションの実施においては、研究協力を依頼する予定である。
|
