本研究では,異なる語に対する「言語地図」を機械学習によって自動分類する手法を提案した.従来「言語地図」をコンピュータで自動作成する方法としては,発表者の考案した単語語形音素の単語集合表現（BoW）による方法があったが,今回の研究では,新たに,語形の地域による共起情報をFastTextでベクトル化し,語形情報と地理情報を埋め込んだ言語地図を様々な語について作成した.そして,その言語地図の持つベクトル情報を階層的クラスタに分類することで,言語地図そのものを分類することを行った.これによって,基本語・漢語などの分布と,文法要素の分布とでは,異なった分布の様相を示すことが明らかになった.

社会言語学の研究の中で，方言語形を地点ごとに配置する，いわゆる「言語地図」を作ることが行われている．近年は，このような言語地理学の分野でも，GISの手法を用いて，電子的に表現する方法が一般的になってきた．発表者も以前に，語形をベクトル化し，それをクラスター分析することで，語形をグループ化することを試みた[1]．今回の発表では，ベクトル化の方法を変更し，語形情報だけでなく，相互の位置も含めてベクトル化する方法を考案した．さらに，それによって作られた地図情報をさらにクラスタ分類して，分布状況のパターンを発見することを試みた．従来も，言語地図を処理することで語形の距離から，東日本・西日本・九州などのように方言区画を導き出す研究は多かったが，分布のパターンという考え方で研究されたものはなかった．以下に、その方法を述べていく。なお，研究対象としたのは，国立国語研究所で企画・開発された『全国方言分布調査』（FPJD)のデータベース[2]である．