短歌を自然言語処理の人工知能（機械学習）に入力したときの振る舞いについて、短歌を読むときの人間の脳神経活動と比較することにより、解析を行った。具体的には、機械学習のモデルとしてBERT,脳神経活動の測定手法としてfMRI（機能的MRI）を用いて、BERTの各層が出力する分散表現と脳の各voxelにおけるfMRIデータとの対応を議論した。その結果、BERTの深い層の振る舞いは、文が詩的であるかを判定する脳部位や、抽象的な情報の認知を行う脳部位と対応していることが示せた。

近年、人工知能（機械学習）を用いた自然言語処理は急速に発展してきており、文章の生成や要約、多言語間の翻訳など、幅広いタスクをこなせるようになってきた。これは機械学習が言語をより深く理解できるようになってきたことを意味しており、BERT[1]やGPT[2]などの機械学習モデルを中心に、数多くの研究開発がなされている。そうした研究の多くはWikipediaなどの日常的な文を扱うものである。そこで本研究では、詩的な文を扱い、機械学習の振る舞いを解析する。詩的な文は一般的に、文字通りの意味を超えた内容を持ち、人間を感情的にさせることができる。そうした文に対して、機械学習がどのように言語処理を行うかを議論するのである。詩的な文として、本研究では短歌を扱う。散文詩のように長い詩だと、様々な形式があって比較が難しい。逆に、俳句のように短い詩だと、読み解くのに前提となる知識が必要とされることが多く、いずれも機械学習には向かないと判断したからである。また、短歌との比較対象として、一般的な文（本研究では平文と呼ぶ）も扱う。文の長さは短歌と同じく31音程度のものに限る。これらの短歌や平文を入力したときの機械学習モデルの振る舞いを調べ、さらに短歌・平文を読むときの人間の脳神経活動とどのくらい共通しているのか解析を行う。機械学習モデルとしてはBERT(base)を用いて、人間の脳神経活動を測定するのにはfMRI（機能的MRI）の手法を用いる。そして、BERTの分散表現からfMRIデータへの回帰解析を行うことにより、人工知能と人間の脳神経活動の振る舞いにどのような対応関係があるのかを明らかにする。特に、BERTの深い層は文の意味的な性質を捉えると考えられている[3]。また、脳科学ではより抽象的な情報を捉える脳の部位がわかってきている[4]。自然言語処理と脳科学、両方の知見に基づいて短歌を扱うことにより、自然言語処理の人工知能が持つ能力をより深く理解できると考えられる。