英語の複数形は，英語学習者がその初期に学ぶ基本的な文法事項の1つである．しかし単数形に形態素‘s’をつけるという操作は後付けの文法的な説明であり，それは必ずしも英語話者がどのように複数形を運用しているのかという説明にはならない．今研究は大規模な言語データを用いて，複数形という文法を創りあげる背後に後述する「豊かな記憶」が複雑なネットワークを構築していることを単数形と複数形の使用頻度差と類似度の観点から検証し，複数形の習得と運用のプロセスを具体的に可視化することを目的としている.

我々は言語を習得する際，言葉そのものだけでなく,その言葉が使用された文脈，環境，五感などあらゆる豊かな情報を記憶（richmemory:[1,2]）に蓄え，新しい言語情報と照合を繰り返している.事例基盤モデル（exemplar-basedmodel:[1,2,3,4,5]）は，出会った豊かな記憶を全て一度記憶し，過去の事例と新しい事例を照合する言語モデルを築いている．当然，事例基盤モデルにおいて使用頻度が高い言語事例は記憶の前面に出てきやすいし，逆に頻度が低いものは照合に困難を強いることもある．こういった頻度の問題は言語習得,運用を考える上で欠かせない要素であろう．しかし頻度だけでは説明できない事例も存在し，特にそれは複数形の習得と運用に顕著に現れる．頻度だけでなく，豊かな記憶が複数形を構築していくのである．1.1事例基盤モデルと複数形これまで言語学において事例基盤モデルは用法基盤モデル（usage-basedmodel）を具体的に実装したものとして捉えられてきた[6]．というのも，用法基盤モデルは概念的な整理は行っているが，カテゴリー判断のプロセスがどのように実行されているとは言い難いからである[7]．用法基盤モデルと事例基盤モデルの大きな違いは，言語情報をスキーマに見出すか，個々の事例に見出すかである．スキーマは個々の事例の集積であるが，ある程度の抽象化を許している．多方事例基盤モデルは個々の事例に着眼しているため，抽象化の影響を受けないより微細な言語情報の変化に敏感なモデルであると言える．さらに個々の事例は，テキスト情報にとどまらず，その事例が使用された環境や五感といった豊かな記憶が埋め込まれている．複数形の習得と運用について議論するためには，単数形と複数形の微細な変化を捉えないと説明できないことが出てくるのである．1.2事例基盤モデルと頻度効果言語の習得と運用において頻度効果は重要な要素である．頻度効果とは言語処理や意味理解において，よく使われる単語や表現が,より迅速かつ効率的に処理されるという現象である．Tomaselloも子どもの言語習得を考える上でもこの頻度効果は欠かせないと述べている[8]．しかし，用法基盤モデルが広く扱われるようになるにつれて，この頻度効果は絶対的な地位を築いてしまったように思える．言語とその使用を考えるとき，頻度という結果に落ち着くのは必然であるのだが，良くも悪くもその流れの中で頻度絶対視といった動きが見て取れる．複数形の習得について考えるとき，この単純頻度効果だけでは説明できない事例が出てくる．頻度効果と複数形習得の関係性について探るために重要なのは，単数形との頻度差である．頻度効果に従うのなら，複数形と単数形の頻度差が大きくなれば2つの使い分けは容易であるということになりそうだ．datum/dataといったペアは圧倒的にdataを使用することから頻度効果で説明できそうである．しかし，単数形と複数形の使用が小さいものも存在する．たとえばcarとcarsは単数形と複数形に使用差がないにもかかわらず，ある程度英語を学習した人なら難なく使い分けることができる．これは頻度効果では説明し難い現象であろう．.頻度効果の背後には言語をその使用と結び付ける用法基盤モデルの発展があった．スキーマベースの理論と頻度は相性が非常に良い．用法基盤モデルを具体実装する事例基盤モデルが台頭してきた今日，この頻度効果もそれ相応にアップデートする必要があるのではないだろうか．事例基盤モデルでは豊かな記憶を事例が持ち，事例ベースで微細な違いにも敏感になることができるモデルだ．この理論を汲むのであれば，頻度は認知補助装置であり言語の実態ではないことを改めて考える必要があるだろう．1.3分布意味論からWord2Vec事例基盤モデルと相性が良い理論の一つに分布意味論がある．分布意味論は，単語の意味がその使用される文脈によって形成されるという理論で，HarrisやFirthによって提案された[9,10]．この理論は,Word2Vec[11,12]のような密な単語ベクトル表現を学習することで，単語間の意味的な関係を捉える言語処理モデルの基礎となっている．Word2Vecは，ニューラルネットワークを用いて単語を数値ベクトルで表現する技術で，単語間の意味的な関連性や類似性を数値的に捉えることができる．Word2Vecには,CBOW（ContinuousBagofWords）モデルとSkip-gramモデルの2つの形式が存在する．CBOWモデルは周囲の単語からターゲット単語を予測するニューラルネットワークで，Skip-gramモデルはその逆の操作を行うニューラルネットワークだ（図1）．本研究では，事例基盤モデルと相性の良い分布意味論を基にしたWord2Vecを用いて単数形と複数形の単語の意味ベクトルを求め,その差異を生じさせる要因を検討する．