人間が形態処理を行うにあたって必要な知識は，規則か類推か，あるいはその両方かという議論は，言語学の形態論において現在も続いている．この議論は「過去時制論争(PastTenseDebate)」と呼ばれ，近年ではニューラルネットワークを用いた形態処理のモデル化による検証が行われている．本研究では，その形態的な複雑さから過去時制論争において重要とされる日本語動詞の屈折について，類推のモデルである深層学習モデルを用いて，時制について双方向の形態屈折の学習を行った．どちらの時制方向の処理にモデルがより適するかを検証した結果，訓練データのサイズや性質が結果に大きく影響することが示唆された．

人間が形態処理を行う際に用いられているのは，規則的な処理なのか，類推的な処理なのか，あるいはその両方を用いた処理なのかということについて，言語学の形態論において長く議論されており，この議論は過去時制論争(PastTenseDebate)と呼ばれる．その中でも重要な現象の一つとして，日本語母語話者が実在語にある屈折パターンと同じように非実在語を屈折させることができない，というものがあり，これは多くの研究で観察されている[1,2,3,4]．もし形態屈折の処理が規則的なものであるならば，非実在語に対しても同じ屈折パターンを適用できるはずであるということから，この現象は，形態処理が類推的であることの一つの証左として言及されてきた．これに対してOsekiら[5]では，現在形から過去形の方向へ規則が派生する，ということがそもそも自明ではなく，日本語においては過去形から現在形への方向で規則が派生しているのではないかとの仮説を，自身の獲得研究での観察をもとに提案した．その仮説に基づき，規則ベースのモ∗共同第一著者．デルを用いて，非実在語の屈折を双方向（現在→過去，過去→現在）に検証したところ，規則ベースのモデルは過去形から現在形への方向により適していることが様々な評価尺度から示された．この結果は，日本語動詞の屈折処理は，過去形から現在形への方向においては規則的である，ということを示唆する．そこで本研究では，類推に基づくモデルである深層学習モデルを用いて，日本語動詞の屈折を双方向（現在→過去，過去→現在）に学習させた．複数の実験設定を用意することで，類推ベースの深層学習モデルがどちらの時制方向の処理により適しているのかを複数の実験設定で検証した．