| 研究課題/領域番号 |
21K18031
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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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 | 立命館大学 (2022)
早稲田大学 (2021) |
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研究代表者 |
布山 美慕 立命館大学, 文学部, 准教授 (30797311)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2024年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2023年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 文章理解 / 解釈学的循環 / 多義性 / 段落分け |
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| 研究開始時の研究の概要 |
人は、部分（単語や文）も全体（文章全体）も多義的な文章を、どうやって理解するのだろうか？文章は一般に多義性を持ち、かつ、この多義性を考慮した文章理解は、教育における深い読みや、芸術における美的感覚喚起とも関連し、重要とされる。
本研究では、多義的文章の理解解明のため、文章の部分と全体の循環的理解過程の解明を目的とし、その数理モデル構築と検証を行う。研究方法は、読者の部分と全体の理解を時系列で推定可能な認知心理実験と、機械学習による文章の階層構造分析を併用する。本研究が達成されれば、教育への応用や美的体験の解明にも繋がり、また、文章の自動生成や自動翻訳等の人工知能技術への応用も期待される。
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| 研究実績の概要 |
本年度は読者が事前に段落終端予測可能かを分析し、議論した論文を執筆し投稿した（現在投稿中）。既存の文章理解モデルが段落（意味的まとまり）の変化後に内容の予測誤差によって段落終端に事後的に気が付くと予測するのに対し、本研究で提案したモデルは事前の段落終端予測可能性を主張するものであり、文章理解のみならず、部分と全体の相互依存的認知（解釈学的循環の認知）全体へ貢献するものである。具体的には、部分的情報から予測誤差を検知する認知処理に加えて、ある意味的まとまりの情報の「意図」や「意味」といったより高次の内容およびその達成の予測を行う（詳細は未刊行のため省略）。
加えて、文章の曖昧性・多義性が単一の意味に解消されるのではなく、むしろ複数の意味からなる創発的な意味理解をもたらす可能性について論じた研究論文を出版した。この研究は解釈学的循環において、部分や全体の意味が一つに定まらないまま処理される可能性を示唆する。
また、本研究成果を中心とした内容で日本認知科学会において招待講演を行い、参加者と議論した。この議論によって、意思決定など他領域における類似の認知（部分と全体の関係のある認知）について示唆を得た。
本年度、追加の認知実験を予定していたが、研究者の所属変更に伴う研究環境整備に時間がかかり、実施できなかった。Covid-19の感染状況の改善も見られるため、来年度に対面およびオンラインでの実験を実施し、解釈学的循環の認知モデル構築と検証を進める。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
当初予定ではより多くの認知心理実験を行い、段落と全体の理解の関係性の数理モデリングを深化させる予定であった。しかし、研究者の所属変更に伴い研究環境整備に時間がかかったため、やや遅れて進行している。一方で研究発表については、段落分け実験に基づく認知モデリングの深化とその成果の論文投稿、多義的で曖昧な文章理解についての論文出版、および学会での招待講演を行った。以上から、総合的にみて、「やや遅れている」と評価した。
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| 今後の研究の推進方策 |
2022年度に引き続き、認知心理実験による段落と全体の理解の関係性分析を進め、かつ機械学習による階層的文書構造の推定を進める。
これまでのオンラインでの認知心理実験結果から、不誠実な参加者の回答が部分と全体の循環的関係性の分析時にノイズとなり、モデリングの阻害要因となることが示唆されている。対面実験の併用を行い、よりロバストなデータの取得を目指す。
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