文字系列情報による性能への影響からニューラルモデルが有する言語的な傾向を見出せるか

本研究では，文字系列情報を付加的に利用するニューラルモデルにおいて，文字系列情報による性能への影響度を定義し，その値がどのような言語的な傾向を反映しているかを検証する．実験では48の言語を対象に，品詞タグ付けと依存構造解析の2つのタスクにおいて，文字系列情報による性能への影響度を調査する．文字の数が多いほど情報量も多いことから，仮説として「文字系列情報が与える性能への影響度は，その言語の平均単語長が長いほど大きい」と立て検証する．実験の結果，ラテン文字を用いる言語において仮説を支持する値が得られた一方で，検定の結果，依存構造解析においては仮説を示すことができなかった．