| 研究課題/領域番号 |
20H04488
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| 研究機関 | 電気通信大学 |
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研究代表者 |
内海 彰 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (30251664)
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| 研究分担者 |
猪原 敬介 北里大学, 一般教育部, 講師 (10733967)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 抽象概念 / 記号接地 / 単語ベクトル / 言語 / ニューラル言語処理 / 身体性 |
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| 研究実績の概要 |
2020年度は、以下の研究成果を得た。
(1) SGNS（skip-gram and negative sampling）やGloveなどの手法で学習した英語の単語ベクトルから、多層ニューラルネットワークを用いて単語（概念）属性データを予測する実験を行い、属性ごとの予測精度を評価することで、言語経験のみによる属性の表現可能性を分析した。その結果、(a)心的属性・社会属性に関する知識が単語ベクトルに内在している、(b)感情属性に関する知識が特に抽象概念の単語ベクトルに反映されている、(c)身体経験が必要とされる具象概念に関する感覚運動情報や時空間情報の一部も言語経験に基づく単語ベクトルに内在していることなどを明らかにした。
(2) 単語ベクトル（言語経験）と画像ベクトル（身体経験）を用いた抽象概念の間接的接地の計算モデルを提案して、その有効性を間接的接地と直接的接地による英単語属性データを予測する実験を行い、抽象概念の予測には間接的接地が有効であることや、その有効性の度合いが抽象概念の種類によって異なることを明らかにした。
(3) 上述したような実験を日本語に対して実施するための心理言語データセットの開発に関して、予備調査や単語選定方法などの検討を行った。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
本年度は、当初の計画どおりに研究が進んでいる。
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| 今後の研究の推進方策 |
次年度以降は、当初の研究計画どおりに、以下の課題を推進していく。
(1) Transformer (BERT) などの最新のニューラルネットワークモデルを用いて学習した単語ベクトルに内在する情報を解明することで、特に抽象概念に関して言語経験から獲得可能な情報の解明をさらに進めていく。
(2) 間接的接地の計算モデルの精緻化と、比喩による間接的接地の拡張に関する理論の構築を行う。
(3) 日本語単語に対して上記の２つの課題を実施するために、日本語の心理言語データセットの収集を行う。
(4) さらに、当初は計画していなかったが、マルチモーダルプライミングなどの手法を用いた心理実験による抽象概念の間接的接地の検証も行っていきたい。
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