予測が、扱わない言語モデルの確率的な予測より本研究では、日本語を対象として、新たなfMRIも、脳活動データをよく説明できることから、人間データセットを構築するとともに、(i)階層構造の逐次的な文理解は階層構造の構築を伴うことが示を明示的に扱うモデルである再帰的ニューラル唆されてきた[10]。ネットワーク文法(RecurrentNeuralNetworkGrammar,しかしながら、先行研究では、階層構造を明示RNNG)の確率的な予測が、扱わない言語モデルで的に扱うモデル・扱わないモデルの二分法によるあるLongShort-TermMemory(LSTM)の確率的な予比較が行われており、階層構造を明示的に扱うモ測よりもよく脳活動データを説明できる脳部位は何デルの解析戦略には焦点が当てられていない。特処なのか、さらに、(ii)左隅型RNNGが、トップダに、Brennanら[10]は、主要部先導型右枝分かれのウン型RNNGよりも高い説明力を持つ部位は何処言語である英語を対象とし、トップダウン型解析戦なのか、を調査する。結果として、言語処理に関連略の再帰的ニューラルネットワーク文法(Recurrentする複数の部位において、RNNGがLSTMよりも脳NeuralNetworkGrammar,RNNG;[11])を用いて階層活動データをより良く説明できるが、その効果は左構造の処理に関わる脳部位の特定を行なっている隅型RNNGに限定的であることが示され、人間の脳が、計算心理言語学の先行研究[12,13,14]では、内における左隅型解析による階層構造の構築の実在トップダウン型解析戦略は主要部終端型左枝分かれ性が示唆された。の言語の解析には適さず、左隅型解析戦略がより認知的に妥当であるとされている。

よって、本研究では、主要部終端型左枝分かれの人間の脳内で起こる逐次的な文理解は、理論言言語である日本語を対象として、新たなfMRIデー語学が仮定するような、自然言語の階層構造[1,2]タセットを構築するとともに、(i)階層構造を明示の構築を伴うのであろうか。神経言語学では、非的に扱うモデルであるRNNGの確率的な予測が、常に制約された言語表現の刺激（e.g.,文vs.単語扱わない言語モデルであるLongShort-TermMemoryのリスト）を用い、階層構造の処理に関わる脳部(LSTM;[15])の確率的な予測よりもよく脳活動デー位を特定することで、この問いが検証されてきたタを説明できる脳部位は何処なのか、さらに、(ii)左[3,4,5,6,7]。一方近年では、自然言語処理のモデル隅型RNNGが、トップダウン型RNNGよりも高いの発達により、自然言語の階層構造を明示的に扱説明力を持つ部位は何処なのか、を調査する。結果う・扱わない言語モデルそれぞれの確率的な予測として、言語処理に関連する複数の部位において、と、人間の脳活動データを比較することで、「自然RNNGがLSTMよりも脳活動データをより良く説明な」刺激文を用いてこの問いを検証することも可能できるが、その効果は、トップタウン型RNNGにはになってきている[8,9]。この計算神経言語学のアなく、左隅型RNNGに限定的であることが示され、プローチによる先行研究では、特定の脳部位におい人間の脳内における左隅型解析による階層構造の構―2594―.築の実在性が示唆された。