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単語が脳内においてどのように表現されているのかを探るために、ニューラルネットワークを用いたモデルの構築と、心理実験によるデータの収集を並行して行った。
現在のところ、視覚的な単語認知過程のモデルとしては、Mozer (1991)のBLIRNETがもっとも現実的かつ包括的なものである。しかし、単語の内部表現がどのように生成されるのかという問題は、このモデルでは十分に解明されていない。そこで、学習による内部表現の獲得が可能なより一般的なモデルを構築することを目標に、ニューラルネットワークによるシミュレーションを行った。まず、BLIRNETのふるまいについて検討するために、これと同等なニューラルネットワークを作成し、シミュレーションを行った。その結果、学習によって内部表現を獲得するためには、予想よりはるかに多い回数の学習が必要であることが判明した。現在、学習回数を減らすために、ネットワークの改良を試みている。
これと並行して、日本語における単語認知過程の特性に関するデータを得るために、心理実験を行った。日本語の文章においては、漢字とひらがなという複数の文字体系が混在している。このような特徴が単語認知を行うシステムの特性にどのように反映されているのかを探るために、漢字とひらがなを混在させた場合と、ひらがなのみの場合との間で、1文字のひらがなの認知に違いが生じるかどうかを検討した。その結果、漢字とひらがなを混在させた場合の方が、ひらがなのみの場合よりも正答率が有意に良くなることが分かった。ただし、漢字とひらがなが混在する場合の優位性が、語彙に関する知識によるものなのか、それとも漢字とひらがなの形態の差によるものなのか、この実験の結果だけから確定することはできない。現在、これを確定するための実験を計画中である。
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