合成データによる事前学習から見る言語と音楽の関係性

本研究は，言語と音楽に共通する構造的性質を明らかにすることを目的とし，Transformerを擬似的な学習者として用いた計算論的検討を行う．異なる規則や構造をもつ合成データによる事前学習を施したモデルを，言語または音楽データでファインチューニングし，各構造的バイアスが学習性能に与える影響を定量的に評価した．その結果，言語と音楽の双方に共通して有効または無効となる構造と，ドメイン固有に有効となる構造が存在することが示された．特に，可変長の反復構造は両ドメインに有効である一方，拍節構造は音楽に対してのみ有効であることが明らかとなった．