(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の幼児の語彙学習過程における語彙の獲得日齢と累積単語数とを組みとする語彙学習データを入力として、語彙が増加しない期間（プラトー）を除去した獲得日齢または語彙爆発後の獲得日齢と、上記累積単語数との間を直線回帰して線形関数を求め、幼児ｊ毎の語彙学習速度ｖｊを計算する語彙学習速度計算部と、
上記幼児ｊ毎の語彙学習データから単語の、上記語彙学習速度ｖｊと大きな相関を示す品詞情報の割合そのものを含む割合の組み合わせの関数を、上記幼児ｊ毎の特徴量ｃｊとして計算する特徴量計算部と、
上記語彙学習速度ｖｊと上記特徴量ｃｊを入力として、語彙爆発後の語彙学習速度ｖと特徴量ｃとの間の回帰モデルを求め、当該回帰モデルのパラメータを出力するパラメータ抽出部と、
を具備する語彙学習速度予測パラメータ生成装置。
【請求項２】
請求項１に記載した語彙学習速度予測パラメータ生成装置において、
上記語彙学習速度計算部は、
上記語彙学習データを入力として、上記語彙が増加しない期間（プラトー）を除去した獲得日齢と上記累積単語数との組からなる更新値を生成するプラトー除去手段と、
上記獲得日齢と上記累積単語数との間を直線回帰して線形関数を求め、語彙学習速度を計算する回帰モデル生成手段と、
を含むことを特徴とする語彙学習速度予測パラメータ生成装置。
【請求項３】
請求項１に記載した語彙学習速度予測パラメータ生成装置において、
上記語彙学習速度計算部は、上記獲得日齢と上記累積単語数との関係を折れ線回帰し、後半の直線から語彙学習速度を求めることを特徴とする語彙学習速度予測パラメータ生成装置。
【請求項４】
幼児の語彙学習過程における語彙の獲得日齢と累積単語数とを組とする語彙学習データを入力として、上記累積単語の、語彙学習速度ｖｊと大きな相関を示す品詞情報の割合そのものを含む割合の組み合わせの関数を特徴量ｃとして計算する特徴量計算部と、
語彙学習速度と上記特徴量との間の回帰モデルを備え、当該回帰モデルに上記特徴量ｃを与えて語彙学習速度予測値を計算する語彙学習速度計算部と、
を具備する語彙学習速度予測装置。
【請求項５】
複数の幼児の語彙学習過程における語彙の獲得日齢と累積単語数とを組とする語彙学習データを入力として、語彙が増加しない期間（プラトー）を除去した獲得日齢または語彙爆発後の獲得日齢と、上記累積単語数との間を直線回帰して線形関数を求め、幼児ｊ毎の語彙学習速度ｖｊを計算する語彙学習速度計算過程と、
上記幼児ｊ毎の語彙学習データから単語の、上記語彙学習速度ｖｊと大きな相関を示す品詞情報の割合そのものを含む割合の組み合わせの関数を、上記幼児ｊ毎の特徴量ｃｊとして計算する特徴量計算過程と、
上記語彙学習速度ｖｊと上記特徴量ｃｊを入力として、語彙爆発後の語彙学習速度ｖと特徴量ｃとの間の回帰モデルを求め、当該回帰モデルのパラメータを出力するパラメータ抽出過程と、
を備えた語彙学習速度予測パラメータ生成方法。
【請求項６】
請求項５に記載した語彙学習速度予測パラメータ生成方法において、
上記語彙学習速度計算過程は、
上記語彙学習データを入力として、上記語彙が増加しない期間（プラトー）を除去した獲得日齢と上記累積単語数との組からなる更新値を生成するプラトー除去ステップと、
上記獲得日齢と上記累積単語数との間を直線回帰して線形関数を求め、語彙学習速度を計算する回帰モデル生成ステップと、
を含むことを特徴とする語彙学習速度予測パラメータ生成方法。
【請求項７】
幼児の語彙学習過程における語彙の獲得日齢と累積単語数とを組とする語彙学習データを入力として、上記累積単語の、語彙学習速度ｖｊと大きな相関を示す品詞情報の割合そのものを含む割合の組み合わせの関数を特徴量ｃとして計算する特徴量計算過程と、
語彙学習過程における語彙学習速度と上記特徴量との間の回帰モデルを備え、当該回帰モデルに上記特徴量ｃを与えて語彙学習速度予測値を計算する語彙学習速度計算過程と、
を備える語彙学習速度予測方法。
【請求項８】
請求項１乃至３の何れかに記載した語彙学習速度予測パラメータ生成装置または、請求項４に記載した語彙学習速度予測装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、幼児の語彙学習速度を予測するための語彙学習速度予測パラメータ生成装置と、語彙学習速度予測装置とそれらの方法とプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ヒトの言語発達は「人間とは何か」を考える上で重要な科学的知見や示唆を提供し得るものでありながら、現状としては未解決の問題が多いため、言語発達に関する測定技術の進展や商業上でのサービス展開はほとんど見られないのが現状である。特に、音声認知や語彙獲得、文法操作などの基本能力の中でも、語彙獲得に関する科学技術はほとんど進展が見られていない。しかし、健やかな発達を穏やかに後押しする教育や、言語発達停滞を含む発達障害に関する早期発見・支援などの必要性を考えると、本分野での技術開発は重要な意味をもつと考えられる。
【０００３】
幼児の言語発達の中でも特に特徴的で且つ個人性を捉える上で重要な特徴量のひとつは、語彙学習速度である。しかし、語彙学習速度は、語彙爆発（ボキャブラリー・スパート）といわれる事象を抜きに、求めることは出来ないと思われてきた。語彙爆発とは、発達心理学者が２０世紀中頃から注目してきた現象であり、１歳後半に起こるとされる語彙学習速度の急激な変化のことを指す。
【０００４】
基本的には、幼児は１歳の誕生日前後に初語を発するようになるが、しばらくは非常に緩やかな速度で単語を覚えていくことになる。しかし、１歳半以降になると、急激に単語を発するようになるため、その劇的な変化を「爆発」や「スパート」と呼んできた。語彙爆発は多くの親が意識的に気づくほど劇的な変化を伴うため、心理学の分野だけでなく育児産業の関係者にもよく知られている。このため、子どもの語彙発達の様子を数値化するためには、語彙爆発をモデル化しなければならないと考えられている。
【０００５】
従来から、語彙爆発時期を推定し、その前後で語彙学習の速度を見積もる手法としては、以下の５つの手法が知られている。
【０００６】
１つ目は、特に計算などせずグラフを描き、目視で判定する目視法である。２つ目は、５０語覚えた時点を語彙爆発時期と定義する５０語達成基準法である。３つ目は、ある特定の期間（例えば３週間）で達成基準（例えば３０語以上）を満たした時期を語彙爆発時期とする特定期間達成基準法である。４つ目は、時間軸に沿った語彙獲得データの速度成分をロジスティック回帰近似法である（非特許文献１）。５つ目は、語彙爆発の前後で、語彙獲得直線を、二つの直線で近似し、その誤差の和が最小になるようにし、その交点を語彙爆発時期とする手法である（非特許文献２）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】Ganger, J., & Brent, M. R. (2004). Reexamining the vocabulary spurt. Developmental Psychology, Vol. 40, No. 4, 624-632.
【非特許文献２】南泰浩、小林哲生、杉山弘晃、“折れ線近似による語彙爆発開始時期の推定”電子情報通信学会技術研究報告SP, SP2011-159 2012.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかし、従来の手法で幼児の固有の語彙学習の速度を決定するためには、学習した累積語彙数が１００語程度になる必要があった。つまり、語彙爆発の前後のかなり長い語彙学習速度を利用しなければならないという課題があった。
【０００９】
本発明は、このような課題に鑑みてなされたものであり、少ない累積語彙数のデータからでも、語彙爆発後の語彙学習速度の予測を可能とする語彙学習速度予測パラメータ生成装置と語彙学習速度予測装置とそれらの方法とプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の語彙学習速度予測パラメータ生成装置は、語彙学習速度計算部と、特徴量計算部と、パラメータ抽出部と、を具備する。語彙学習速度計算部は、複数の幼児の語彙学習過程における語彙の獲得日齢と累積単語数とを組とする語彙学習データを入力として、語彙が増加しない期間（プラトー）を除去した獲得日齢または語彙爆発後の獲得日齢と、累積単語数との間を直線回帰して線形関数を求め、幼児ｊ毎の語彙学習速度ｖｊを計算する。特徴量計算部は、幼児ｊ毎の語彙学習データから単語の品詞情報の割合そのものを含む割合の組み合わせの関数を、幼児ｊ毎の特徴量ｃｊとして計算する。パラメータ抽出部は、語彙学習速度ｖｊと特徴量ｃｊを入力として、語彙爆発後の語彙学習速度ｖと特徴量ｃとの間の回帰モデルを求め、当該回帰モデルのパラメータを出力する。
【００１１】
また、本発明の語彙学習速度予測装置は、特徴量計算部と、語彙学習速度計算部と、を具備する。特徴量計算部は、幼児の語彙学習過程における語彙の獲得日齢と累積単語数とを組とする語彙学習データを入力として、累積単語の品詞情報の割合そのものを含む割合の組み合わせの関数を特徴量ｃとして計算する。語彙学習速度計算部は、語彙学習過程における語彙学習速度と上記特徴量との間の回帰モデルを備え、当該回帰モデルに上記特徴量ｃを与えて語彙学習速度予測値を計算する。
【発明の効果】
【００１２】
本発明の語彙学習速度予測パラメータ生成装置によれば、幼児が新しい単語を発話するようになった語彙獲得初期の少数のデータから、幼児固有の語彙学習速度を予測するパラメータを生成することができる。また、本発明の語彙学習速度予測装置は、そのパラメータを用いて、少ないデータから幼児の語彙爆発後の語彙学習速度を予測することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】幼児の語彙学習データの一例を示す図。
【図２】プラトー除去後の語彙学習速度と（名詞の割合＋述語の割合）/社会語の割合の散布図を示す図。
【図３】本発明の語彙学習速度予測パラメータ生成装置１００の機能構成例を示す図。
【図４】語彙学習速度予測パラメータ生成装置１００の動作フローを示す図。
【図５】プラトー除去アルゴリズムを示す図。
【図６】獲得日齢ｘｊとプラトー除去後の獲得日齢ｘｊ′を示す図。
【図７】本発明の語彙学習速度予測装置２００の機能構成例を示す図。
【図８】語彙学習速度予測装置２００の動作フローを示す図。
【図９】名詞の割合のときのプラトー除去後の語彙学習速度予測関数を示す図。
【図１０】述語の割合のときのプラトー除去後の語彙学習速度予測関数を示す図。
【図１１】社会語の割合のときのプラトー除去後の語彙学習速度予測関数を示す図。
【図１２】（名詞の割合＋述語の割合）/社会語の割合のときのプラトー除去後の語彙学習速度予測関数を示す図。
【図１３】名詞の割合のときの折れ線近似による語彙学習速度を用いた場合の語彙学習速度予測関数を示す図。
【図１４】述語の割合のときの折れ線近似による語彙学習速度を用いた場合の語彙学習速度予測関数を示す図。
【図１５】社会語の割合のときの折れ線近似による語彙学習速度を用いた場合の語彙学習速度予測関数を示す図。
【図１６】（名詞の割合＋述語の割合）/社会語の割合のときの折れ線近似による語彙学習速度を用いた場合の語彙学習速度予測関数を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、この発明の実施の形態を図面を参照して説明する。複数の図面中同一のものには同じ参照符号を付し、説明は繰り返さない。実施例の説明の前に、この発明の考えについて説明する。
【００１５】
〔この発明の考え〕
本発明は、幼児が獲得した語彙の品詞情報の割合と語彙学習速度との相関に関する新しい知見に基づいて、少ないデータから語彙学習速度を予測するものである。
図１に、幼児の語彙学習データの例を示す。図１の左から１列目は発声、２列目はその単語、３列目はその品詞、４列目は獲得日齢、５列目は累積単語数である。品詞は、名詞（noun）、社会語（social）、閉じた語（closed）、述語（predicate）、その他（others）の５種類に分ける。社会語とは、あいさつ、人々、擬音語・擬態語のことである。閉
じた語とは、代名詞。助詞、助動詞、数詞、接続詞などのことである。
【００１６】
幼児の語彙獲得初期の例えば２０単語を取り出し、語彙中の品詞の割合を計算する。その品詞の割合と語彙学習速度との相関を取った。表１に、相関係数を示す。
【００１７】
【表１】
0005785905.tif 000002
【００１８】
ここでプラトーとは、語を発しない期間のことであり、累積語彙数が増加しない期間のことである。
【００１９】
表１に示すように、名詞、述語の割合と語彙学習速度は正の相関があり、社会語の割合とは負の相関があることが分かる。また、「（名詞の割合＋述語の割合）/社会語の割合
」と語彙学習速度との相関係数も（0.771881，0.7814718、表１と同じ並び）大きな相関
を示した。以降、品詞の割合そのものを含む割合の組み合わせの関数を特徴量と称する。
【００２０】
表２に、データ数と相関係数との関係を示す。
【００２１】
【表２】
0005785905.tif 000003
【００２２】
表２に示すように、データ数は４０単語以下の少ない単語数で高い相関が得られている。語彙爆発後の語彙学習速度では、１０単語で最も大きな相関係数が得られている。また、プラトー除去後の語彙学習速度では、２０単語で最も大きな相関係数が得られている。つまり、４０単語程度の少ないデータ数で語彙学習速度を予測できる可能性を示している。図２に、プラトー除去後の語彙学習速度と（名詞の割合＋述語の割合）/社会語の割合
の散布図を示す。横軸は特徴量ｃ（（名詞の割合＋述語の割合）/社会語の割合）、縦軸
はプラトー除去後の語彙学習速度ｖである。図２から、特徴量と語彙学習速度の間に、例えばｖ＝ａｃ＋ｂの線形関数で表わせる関係があることが分かる。
【００２３】
この発明は、上記した新しい知見に基づいて、語彙学習速度を予測するものである。
【実施例１】
【００２４】
図３に、この発明の語彙学習速度予測パラメータ生成装置１００の機能構成例を示す。図４にその動作フローを示す。語彙学習速度予測パラメータ生成装置１００は、幼児の語彙学習データを入力として語彙学習速度を予測するパラメータを生成する。
【００２５】
語彙学習速度予測パラメータ生成装置１００は、語彙学習速度計算部１０と、特徴量計算部２０と、パラメータ抽出部３０と、を具備する。語彙学習速度予測パラメータ生成装置１００は、例えばＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＰＵ等で構成されるコンピュータに所定のプログラムが読み込まれて、ＣＰＵがそのプログラムを実行することで実現されるものである。
【００２６】
〔語彙学習データ〕
先ず、語彙学習速度予測パラメータ生成装置１００に入力される幼児の語彙学習データについて説明する。この実施例では、ウェブ日誌法を利用して取得した語彙学習データを用いる。
【００２７】
ウェブ日誌法は、幼児が単語を新たに学習（発話）した場合に、ウェブ上の特定のサイトに携帯電話やパーソナルコンピュータからネットワークを介してアクセスし、その日の日誌と共に、幼児が覚えた単語を記録するものである（参考文献１「小林哲生、永田昌明（2009）「ウェブを用いた幼児語言語発達研究：大規模縦断データ収集の試み」、言語処理学会第１５回年次大会論文集、p. 534-537」、参考文献２「小林哲生、永田昌明（2010年3月）、「ウェブ上で収集した幼児語彙発達データの信頼性検証」、言語処理学会第１
６回年次大会論文集、p. 403-406」参照）。この方法の有効性は科学的に検証されている。
【００２８】
この方法によるデータ取得の利点は、親にとっても比較的容易に記録できる方式でありながら、記録年月日（幼児が新たな単語を覚えた年月日）と幼児の生年月日との差から、幼児が新たな単語を覚えた日齢を算出可能な点である。
【００２９】
具体的には、図１に示したデータが語彙学習データである。このデータは、算出された各単語の獲得日齢を昇順に並べ、小さい方から１，２，３，…と整数系列が割り当てられ、獲得日齢ｘｉと累積語彙数ｙｉとの組からなる。
【００３０】
なお、語彙学習データは、他の方法で取得したものを用いても良い。例えば、幼児の発話を全てディジタルビデオレコーダーなどの電子メディアに記録して、それを分析して作成してもよい。または、所定期間毎（例え場、３ヶ月に１度）にアンケートに回答してもらい、幼児が新たに発話した単語数と単語を把握した結果を用いてもよい。
【００３１】
このようにして作成された複数の幼児の語彙学習データ１５０が、語彙学習速度予測パラメータ生成装置１００の入力となる。
【００３２】
語彙学習速度計算部１０は、複数の幼児の語彙学習過程における語彙の獲得日齢と累積単語数とを組とする語彙学習データを入力として、語彙が増加しない期間（プラトー）を除去した獲得日齢または語彙爆発後の獲得日齢と、上記累積単語数との間を直線回帰して線形関数を求め、幼児ｊ毎の語彙学習速度ａｊを計算する（ステップＳ１０、図４）。
【００３３】
特徴量計算部２０は、幼児ｊ毎の語彙学習データから単語の品詞情報の割合そのものを含む割合の組み合わせの関数を、幼児ｊ毎の特徴量ｃｊとして計算する（ステップＳ２０）。
【００３４】
パラメータ抽出部３０は、語彙学習速度ｖｊと特徴量ｃｊを入力として、語彙爆発後の語彙学習速度ｖと特徴量ｃとの間の回帰モデルを求め、当該回帰モデルのパラメータを出力する（ステップＳ３０）。
【００３５】
以上述べた語彙学習速度予測パラメータ生成装置１００によれば、幼児が新しい単語を発話するようになった語彙獲得初期の少数のデータ（４０組以下）から、幼児固有の語彙学習速度を予測するパラメータを生成することができる。
【００３６】
〔語彙学習速度計算部〕
語彙学習速度計算部１０は、例えば、プラトー除去手段１１と回帰モデル生成手段１２とを含む。プラトー除去手段１１は、語彙学習データを入力として、語彙が増加しない期間（プラトー）を除去した獲得日齢ｘｊ′と上記累積単語数ｙｉとの組からなる更新値を生成する。
【００３７】
図５に、プラトーを除去した獲得日齢ｘｊ′と上記累積単語数ｙｉとの組からなる更新値を生成するプラトー除去アルゴリズムを示す。プラトー除去手段１１には、獲得日齢ｘｉと累積語彙数ｙｉの組とそのデータの長さＬ（個数）が入力される。
【００３８】
先ず、プラトーの累積値Ｓと獲得日齢を特定する引数ｉを、Ｓ＝０，ｉ＝１に初期化する（ステップＳ１１０）。そして、プラトーの長さのしきい値ｐより大きくなる獲得日齢差（ｘｉ＋１−ｘｉ）を検出（ステップＳ１１３のＹｅｓ）すると、プラトーの累積値ＳをＳ＝Ｓ＋ｘｉ＋１−ｘｉ−ｐ′とする（ステップＳ１１４）。これはプラトーの長さのしきい値ｐよりも大きなプラトーを、プラトーを置き換える基準値ｐ′に置き換える作用をする。
【００３９】
これらの処理をデータの長さＬ全てについて行うまでｉをインクリメント（ステップＳ１１５）して繰り返す。全てのデータについての処理が終了するとプラトーを除去した獲得日齢ｘｊ′と累積単語数ｙｉとの組からなる更新値を出力する（ステップＳ１１６）。
【００４０】
図６に、しきい値ｐ＝４，基準値ｐ′＝１とした場合に、図１に示した語彙学習データの累積単語数１〜７の範囲のプラトーを除去した獲得日齢ｘｊ′を示す。語を発しない期間が、基準値ｐ′＝１に置き換えられている。なお、しきい値ｐは４〜１５程度、基準値ｐ′は１〜３程度を想定する。
【００４１】
回帰モデル生成手段１２は、獲得日齢ｘｊ′と累積単語数ｙｉの二つの変数の関係を近似するモデル（関数）を生成する。回帰モデルは、例えば線形関数ｙ＝ａｘｊ′＋ｂのような直線を仮定する。このａ，ｂは、次式に示す最小二乗法によって求めることができる。
【００４２】
【数１】
0005785905.tif 000004
【００４３】
なお、ここでは、ノルムとして二乗距離を用いているが、他のノルムでもよい。回帰モデル（ｙ＝ｆ（ｘｊ′））をｘｊ′で微分して幼児ｊ毎の語彙学習速度ｖｊを求める。
【００４４】
また、語彙学習速度ａｊは、折れ線近似を行った後の語彙爆発後の語彙学習速度を用いてもよい。折れ線近似は、語彙爆発前後の語彙学習速度を二つの直線で回帰する。語彙爆発前の直線をｙ＝ａｘ＋ｂとし、語彙爆発後の直線をｙ＝ａ′ｘ＋ｂ′とする。
【００４５】
折れ線近似の分岐点ｎ′は、次式で求めることができる。
【００４６】
【数２】
0005785905.tif 000005
【００４７】
式（２）は、ｎでデータを逐次２分割しながら、前半のデータ、後半のデータに対して各々最小二乗法により最適な直線を求め、その和が最小になるようにｎを決定する。ｎ′は最適な折れ線の後半の直線を生成した最初のｎ′となる。ｎ′は日齢の語彙爆発開始時期である。この式（２）のａ′を上記した語彙学習速度ｖｊとして求めてもよい。
【００４８】
〔特徴量計算部〕
特徴量計算部２０は、幼児ｊ毎の特徴量ｃｊとして計算する。特徴量は、複数の幼児の語彙学習過程における語彙の獲得日齢と累積単語数とのそれぞれ４０組以下の語彙学習データ（例えば図１）から求めた、名詞の割合、述語の割合、社会語の割合、または、（名詞の割合＋述語の割合）/社会語の割合などの割合の関数である。
【００４９】
図１の語彙学習データの名詞の割合はｃ＝３/１７≒0.1764である。また社会語の割合
はｃ＝１２/１７≒0.7058である。また、（名詞の割合＋述語の割合）/社会語の割合はｃ＝（３/１７＋１/１７）/１２×１７＝0.3333である。
特徴量計算部２０は、幼児ｊ毎に同種類の割合を特徴量ｃｊとして計算する。
【００５０】
〔パラメータ抽出部〕
パラメータ抽出部３０は、語彙学習速度ｖｊと特徴量ｃｊを入力として、例えば、最小二乗法を用いて次式に示す回帰モデルからパラメータａとｂを抽出する。
【００５１】
【数３】
0005785905.tif 000006
【００５２】
ここでεｊは誤差である。なお、式（３）は、語彙学習速度計算部１０で求めた回帰モデルと同じ線形関数であるが、語彙学習速度計算部１０の線形関数と同じである必要はない。例えば、パラメータ抽出部３０は、高次の回帰を行ってパラメータを抽出してもよい。高次の回帰は、周知の方法で容易に行うことができる。
【００５３】
〔語彙学習速度予測装置〕
図７に、この発明の語彙学習速度予測装置２００の機能構成例を示す。その動作フローを図８に示す。語彙学習速度予測装置２００は、特徴量計算部３０′と、語彙学習速度計算部４０と、を具備する。語彙学習速度予測装置２００は、例えばＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＰＵ等で構成されるコンピュータに所定のプログラムが読み込まれて、ＣＰＵがそのプログラムを実行することで実現されるものである。
【００５４】
特徴量計算部３０′は、幼児の語彙学習過程における語彙の獲得日齢と累積単語数との組の４０個以下の語彙学習データ１５０を入力として、累積単語の品詞情報の割合そのものを含む割合の組み合わせの関数を特徴量ｃとして計算する（ステップＳ３０′）。この特徴量ｃは、特定の幼児の語彙学習データにおける特定の品詞の割合である。上記した特徴量計算部２０とは、特定の幼児の特徴量を計算する点のみが異なる。
【００５５】
語彙学習速度計算部４０は、語彙爆発後の語彙学習速度と上記特徴量との間の回帰モデルを備え、当該回帰モデルに上記特徴量ｃを与えて語彙学習速度予測値を計算する（ステップＳ４０）。この回帰モデルは、語彙学習速度予測パラメータ生成装置１００で生成したものである。
【００５６】
語彙学習速度予測装置２００は、幼児が新しい単語を発話するようになった語彙獲得初期の少数のデータから、幼児の語彙爆発後の語彙学習速度を予測することができる。
【００５７】
〔語彙学習速度予測関数〕
１７人の幼児から得られた語彙学習データから、特徴量として、名詞の割合、述語の割合、社会語の割合、（名詞の割合＋述語の割合）/社会語の割合、を求め、語彙学習速度
予測パラメータ生成装置１００で生成したパラメータと各データの散布図を、図９〜図１６に示す。図９〜図１２はプラトー除去後の語彙学習速度と、図１３〜図１６は語彙爆発後と、各特徴量との関係を示す。
【００５８】
以上説明したように、語彙学習速度予測パラメータ生成装置１００と、語彙学習速度予測装置２００によれば、幼児の語彙発達の特徴を捉えて、幼児が新しい単語を発話するようになった語彙獲得初期の少数のデータ（４０個以下）から、幼児固有の語彙学習速度を求めることができる。また、語彙学習速度予測パラメータ生成装置１００を用いて必要なパラメータを生成した後は、細かな単語の発生時期や順番などのデータは不要であり、特徴量（品詞情報の割合）のみで語彙学習速度を計算することができる。
【００５９】
上記装置における処理手段をコンピュータによって実現する場合、各装置が有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、各装置における処理手段がコンピュータ上で実現される。
【００６０】
この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等どのようなものでもよい。具体的には、例えば、磁気記録装置として、ハードディスク装置、フレキシブルディスク、磁気テープ等を、光ディスクとして、DVD（Digital Versatile Disc）、DVD-RAM（Random Access Memory）、CD-ROM（Compact Disc Read Only Memory）、CD-R（Recordable）/RW（ReWritable）等を、光磁気記録媒体として、MO（Magneto Optical disc）等を、半導体メモリとしてEEP-ROM（Electronically Erasable and Programmable-Read Only Memory）等を用いることができる。
【００６１】
また、このプログラムの流通は、例えば、そのプログラムを記録したDVD、CD-ROM等の
可搬型記録媒体を販売、譲渡、貸与等することによって行う。さらに、このプログラムをサーバコンピュータの記録装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することにより、このプログラムを流通させる構成としてもよい。
【００６２】
また、各手段は、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより構成することにしてもよいし、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェア的に実現することとしてもよい。
【産業上の利用可能性】
【００６３】
本発明は、幼児を対象としたオーダーメード型教育の分野に利用することができる。
【図１】
0005785905.tif 000007
【図２】
0005785905.tif 000008
【図３】
0005785905.tif 000009
【図４】
0005785905.tif 000010
【図５】
0005785905.tif 000011
【図６】
0005785905.tif 000012
【図７】
0005785905.tif 000013
【図８】
0005785905.tif 000014
【図９】
0005785905.tif 000015
【図１０】
0005785905.tif 000016
【図１１】
0005785905.tif 000017
【図１２】
0005785905.tif 000018
【図１３】
0005785905.tif 000019
【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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