Research topics
Computational modeling of children's novel word learning. †
幼児の新奇語学習に関する計算論的モデル †
2，3歳児はある言葉を初めて聞いた場合でも、その言葉を他の物体へ一般化することが知
られている。この1事例からの素早い学習は、幼児の効率的な言語獲得の基礎であると考
えられる。ここでは、単語の事例がある特徴空間上の分布として定式でき、その分布を推
定する事を「学習」あるいは「一般化」できた、としよう。
図(a)は、ある単語をその単語の参照する事例の確率分布として特徴空間に(模式的に)表
現したものである。図(b),(c)には、確率分布の等高線として複数の単語の事例分布が示
されている。ある学習者にとって未知な単語を★(その分布を破線)で示し、その他の単語
を既に学習ずみとする。図(b)の単語分布の場合、周辺の既知の単語分布から、新奇な単
語(★)の分布を推定する(単語を一般化する)ことが可能である。一方、図(c)の単語分布
の場合、周辺の既知単語分布をもってしても、推定が難しい。これは、「単語確率分布の
分布」（メタ分布)あるいは「単語知識に関する知識」(メタ知識)の構造が、図(b)では規
則的・連続性があるのに対し、図(c)では不規則・ランダムであるからである。
つまり、この計算論的なモデルから、幼児のように未知の単語を素早く学習するために
は、言語(単語分布)の構造に統計的な規則性が必要である事がわかる。
- Hidaka, S. & Smith, L. B. (in press). Packing: A Geometric Analysis of Feature Selection and Fast-Mapping in Children’s Category Formation., Cognitive System Research. (pdf)
- Hidaka, S. & Smith, L. B. (in press). Acquisition of a Single Word to a Population of Words, Language Learning and Development, 6, 3
(pdf)
- 日高 昇平 & 斎木 潤. (2005) 幼児の新奇語カテゴリ化のモデル研究., 認知科学, 12, 235-251. (pdf)
- In English: Hidaka, S. & Saiki, S. (2005). A model study of infants’ novel word categorization., Cognitive Studies, 12, 235-251.
- Hidaka, S. & Smith, L. B. (2008) How Features Create Knowledge of Kinds. In Proceedings of The Thirtieth Annual Meeting of Cognitive Science Society, 1029–1035.
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- Hidaka, S., Saiki, J., & Smith, L. B. (2006). Semantic packing: an account for category coherence. In Proceedings of The Seventh International Conference on Cognitive Modeling, 130–135.
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- Hidaka, S., Saiki, J., & Smith, L. B. (2006). Semantic packing as a core mechanism of category coherence, fast mapping and basic level categories. In Proceedings of The Twenty Eighth Annual Conference of Cognitive Society, 1500–1505.
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- Hidaka, S. & Saiki, J. (2004), A connectionist account of ontological boundary shifting. ICONIP 2004, Lecture Note in Computer Science 3316, 22–25, Berlin, Springer-Verlag.
(pdf)
- Hidaka, S. & Saiki, J. (2004). A mechanism of ontological boundary shifting. In The Twenty Sixth Annual Meeting of the Cognitive Science Society, 565–570
(pdf)
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