左隅型再帰的ニューラルネットワーク文法による日本語fMRIデータのモデリング

予測が、扱わない言語モデルの確率的な予測より本研究では、日本語を対象として、新たなfMRIも、脳活動データをよく説明できることから、人間データセットを構築するとともに、(i)階層構造の逐次的な文理解は階層構造の構築を伴うことが示を明示的に扱うモデルである再帰的ニューラル唆されてきた[10]。ネットワーク文法(RecurrentNeuralNetworkGrammar,しかしながら、先行研究では、階層構造を明示RNNG)の確率的な予測が、扱わない言語モデルで的に扱うモデル・扱わないモデルの二分法によるあるLongShort-TermMemory(LSTM)の確率的な予比較が行われており、階層構造を明示的に扱うモ測よりもよく脳活動データを説明できる脳部位は何デルの解析戦略には焦点が当てられていない。特処なのか、さらに、(ii)左隅型RNNGが、トップダに、Brennanら[10]は、主要部先導型右枝分かれのウン型RNNGよりも高い説明力を持つ部位は何処言語である英語を対象とし、トップダウン型解析戦なのか、を調査する。結果として、言語処理に関連略の再帰的ニューラルネットワーク文法(Recurrentする複数の部位において、RNNGがLSTMよりも脳NeuralNetworkGrammar,RNNG;[11])を用いて階層活動データをより良く説明できるが、その効果は左構造の処理に関わる脳部位の特定を行なっている隅型RNNGに限定的であることが示され、人間の脳が、計算心理言語学の先行研究[12,13,14]では、内における左隅型解析による階層構造の構築の実在トップダウン型解析戦略は主要部終端型左枝分かれ性が示唆された。の言語の解析には適さず、左隅型解析戦略がより認知的に妥当であるとされている。