| 研究課題/領域番号 |
22K12758
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| 研究機関 | 国立研究開発法人情報通信研究機構 |
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研究代表者 |
井原 綾 国立研究開発法人情報通信研究機構, 未来ICT研究所脳情報通信融合研究センター, 主任研究員 (30390694)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| キーワード | 言語理解 / 脳波 / 文脈 / 意味処理 / 自然発話 / 音声 / N400 |
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| 研究実績の概要 |
日常、我々が耳にすることばは不完全な情報であることも多いが、迅速かつ柔軟にことばを理解することができる。脳がそれを実現しているのは、音響的特徴の抽出から言語情報への変換、意味表象の活性化、文構造の解析といった一連のボトムアップ処理に加えて、文脈や非言語的な情報の状況など様々な情報を利用して内容を解釈するといったトップダウン処理が働いているからである。これまで、言語の文脈処理に関する研究は、言語刺激を単語など短い単位で離散的に呈示するパラダイムが用いられており、話の進行とともに文脈が形成され、理解が進むときの脳活動を経時的に捉えた研究はない。本研究では、１）連続的な言語情報（発話）を聴いて文脈を形成し理解するときの脳活動の経時的変化を明らかにすること、２）文脈理解を反映する脳波指標を用いて、個人の脳波から文脈理解を推定可能な機械学習モデルを構築することを目的とした。昨年度は音声を聞いているときの脳波から内容語に対する脳波の時間応答関数(TRF)を算出し、約400msの陰性成分（N400相当）が序盤、中盤、終盤にかけて、振幅が減少する文脈効果を示すことを示した。今年度はこれまでと同じ内容の実験を実施して、データ数を増やし、20歳から78歳の被験者のデータを用いて、文脈効果の加齢の影響を調べた。序盤の振幅と比べて終盤の振幅が小さいという文脈効果が若年層ほど大きく、年齢が高いほど、終盤の潜時が遅れていた。これらの結果は、個人の脳波から文脈理解を推定するモデルに年齢の影響を考慮する重要性を示している。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
今年度追加でデータを取得し、解析はおおむね順調に進んでいる。
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| 今後の研究の推進方策 |
抽出した指標を用いて、個人の脳波から文脈理解を推定する機械学習モデルの構築を行う。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
既存の装置、ソフトウェアを使用したため物品の購入がなかったため。
解析作業補助のための人件費に使用する計画である。
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