計画研究
本領域内では、自然言語処理手法であるBERTにもとづいて、時間に関するラベルづけしたコーパスデータを大量に学習した人工神経回路を構築した。この人工神経回路に、様々な年代が作文した文章データを入力することにより、年代や性別によって時間関係の表現に関してどのような違いがあるのか調べた。2021年度計画で、人工神経回路の内部状態空間で、年代の違いを可視化し、大まかに小学生とそれ以上の年代で差がみられることがわかっていたが、2022-2023年度にはさらに詳細な解析を進め、説得力を補強し、論文公表に至った。また、乳幼児期以降の個人内の縦断的な記憶に関する発話データ、横断的調査により得た幼児期における言語理解に関するデータ、中高生における自伝的記憶の内容のデータに基づき、幼児期の言語発達、幼児期から思春期の時間認識、日常の出来事の保持と変容の様子、記憶に残りやすい内容について、年代ごとの違いとその変遷過程についてまとめた。その結果、日常生活における、言語、時間、記憶の認識の実態とそれらの発達的関係が示唆された。さらに、行動とその結果が時間的に離れている際に、状態遷移の連鎖を用いなくても関係性をチンパンジーに学習できるかどうかを調べた。2021年度計画で、少なくとも一部のチンぱンジーでは状態遷移の連鎖を用いなくても学習できていることを示し、強化学習モデルによるフィッティングにより状態遷移の連鎖を用いない学習戦略の妥当性を示していた。2022-2023年度はさらに詳細な解析を進め、論文公表に至った。また、過去と現在に得られている膨大な情報から、未来の報酬予測に関わる情報だけを抽出し、効率的に報酬最大化をする理論的枠組みを構築し、具体的なアルゴリズムを実装して、有効性を検証した。
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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すべて 雑誌論文 (16件) (うち国際共著 3件、 査読あり 11件、 オープンアクセス 6件) 学会発表 (4件) (うち国際学会 1件) 図書 (3件)
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