| 講演名 | 2009-03-12 音声系列の文法的規則獲得における統計学習の役割 渡部 修, 早坂 美樹, |
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| 抄録(和) | 新生児が母語を獲得する際,まず連続した未知の音声列を単語毎に分節化し,さらにこれらの単語を結合する文法規則を抽出しなければならない.言語獲得においては,音声的な情報(抑揚など)が大きな手掛りとなるが,これだけではない.言語においては,音節や単語はランダムに並んでいるのではなく,規則的な構造を持った時系列パターンを構成している.このため,音声系列の統計的情報(音節や単語の遷移確率)も,単語の分節化(時系列パターンのセグメンテーション)や文法の獲得(単語間の結合規則の抽出)の手掛りになり得る.しかし,Penaら(2002)は,単語の分節化には統計的情報が用いられるが,文法のような規則獲得には寄与していないことを心理学的な実験から示唆している.本研究では,エルマンネットによる計算機シミュレーションおよび心理実験により,Penaらの規則獲得の知見が統計学習の枠組みで説明できることを示す.このことは,文法のような規則獲得においても統計的情報が影響を与えていることを示唆する. |
| 抄録(英) | When infants are acquiring their mother tongues, they have to segment continuous speech streams at first and then discover grammatical structures that rule out how these words are connected. The phonetic information, such as an intonation, is an important cue for language acquisition, but would not be the only one. Words and syllables are not connected randomly in spoken language, and the statistical information, or the transitional probabilities of words and syllables, could provide cues for word segmentation and grammatical rule extraction. However, Pena et al. (2002) reported that the statistical information does not contribute to acquire grammatical-like rules from continuous speech streams. Here we show the result of Pena et al. can be explained by the framework of statistical learning with a computer simulation and a psychological experiment. The present result suggests that the statistical information is utilized for grammatical rule acquisitions as well as word segmentations. |
| キーワード(和) | 言語獲得 / 時系列パターン / 文法規則 / ニューラルネットワーク / エルマンネット |
| キーワード(英) | language acquisition / temporal pattern / grammatical rule / neural network / Elman net |
| 資料番号 | NC2008-134 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 2009/3/4(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Neurocomputing (NC) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 音声系列の文法的規則獲得における統計学習の役割 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Role of statistical learning in grammar-like rule acquisition from speech streams |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 言語獲得 / language acquisition |
| キーワード(2)（和/英） | 時系列パターン / temporal pattern |
| キーワード(3)（和/英） | 文法規則 / grammatical rule |
| キーワード(4)（和/英） | ニューラルネットワーク / neural network |
| キーワード(5)（和/英） | エルマンネット / Elman net |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 渡部 修 / Osamu WATANABE |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 室蘭工業大学工学部情報工学科 Department of Computer Science and Systems Engineering, Faculty of Engineering, Muroran Institute of Technology |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 早坂 美樹 / Miki HAYASAKA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 室蘭工業大学工学部情報工学科 Department of Computer Science and Systems Engineering, Faculty of Engineering, Muroran Institute of Technology |
| 発表年月日 | 2009-03-12 |
| 資料番号 | NC2008-134 |
| 巻番号（vol） | vol.108 |
| 号番号（no） | 480 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |