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2021 年度 実績報告書

レキシコンの起源に関する理論的・実証的研究

公募研究

研究領域共創的コミュニケーションのための言語進化学
研究課題/領域番号 20H05015
研究機関東京大学

研究代表者

大関 洋平  東京大学, 大学院総合文化研究科, 講師 (10821994)

研究期間 (年度) 2020-04-01 – 2022-03-31
キーワード語彙処理 / 語彙獲得 / 語彙進化 / 計算モデリング / 耐性理論 / 深層ニューラルネットワーク
研究実績の概要

本研究では、「分散形態論」を理論的枠組みとして、レキシコンの起源に関する仮説を理論的に構築し、当該領域の計画研究との共同研究を通して実証的に検討することを目的とする。具体的には、分散形態論と言語進化学を融合することにより得られる進化シナリオとして、レキシコンの起源に関する「分散・統合仮説」を提案する。もし本研究で理論的に提案する「分散・統合仮説」が構成論的に実証されるとすれば、下位システムにおいて統語・意味・音韻が「分散」して分節化され、それら3つの情報の「統合」により人間レキシコンが進化できることを示すシミュレーション結果が予想される。この結果は、「統語演算システム」に偏重していた従来の言語進化学を補完・拡充するという学術的な意義だけで無く、共創的コミュニケーションの提言という社会的な意義および新型の記号創発ロボティックスの開発という工学的な意義を兼ね備えている。
今年度は、2020年度に実施した理論研究に基づき、語彙進化を構成論的に検証するため、語彙処理・語彙獲得の計算モデリングを実施した。まず、日本語の語彙処理・獲得を規則ベースの計算モデルである耐性理論(Tolerance Principle)でモデリングし、研究成果を言語科学会第23回年次国際大会で発表した。また、日本語の語彙処理・獲得を類推ベースの計算モデルである深層ニューラルネットワーク(Deep Neural Network)でモデリングし、研究成果を日本言語学会第165回大会および言語処理学会第29回年次大会で発表した。加えて、日本英語学会第40回大会において、本研究の海外研究協力者であるAlec Marantz氏による特別講演を実施した。

現在までの達成度 (段落)

令和3年度が最終年度であるため、記入しない。

今後の研究の推進方策

令和3年度が最終年度であるため、記入しない。

  • 研究成果

    (5件)

すべて 2023 2022 その他

すべて 学会発表 (3件) (うち国際学会 1件) 備考 (1件) 学会・シンポジウム開催 (1件)

  • [学会発表] 深層学習モデルを用いた双方向形態屈折の検証2023

    • 著者名/発表者名
      深津聡世, 原田宥都, 大関洋平
    • 学会等名
      言語処理学会 第29回年次大会
  • [学会発表] Testing Bidirectional Morphological Inflection with Tolerance Principle2022

    • 著者名/発表者名
      深津聡世, 大関洋平
    • 学会等名
      言語科学会 第23回年次国際大会
    • 国際学会
  • [学会発表] 深層学習モデルによる日本語動詞の双方向形態屈折の検証2022

    • 著者名/発表者名
      深津聡世, 原田宥都, 関澤瞭, 田村鴻希, 大関洋平
    • 学会等名
      日本言語学会 第165回大会
  • [備考] 大関研究室

    • URL

      http://phiz.c.u-tokyo.ac.jp/~oseki/

  • [学会・シンポジウム開催] 日本英語学会第40回大会2022

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公開日: 2023-12-25  

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