深層学習モデルを用いた双方向形態屈折の検証

人間が形態処理を行うにあたって必要な知識は，規則か類推か，あるいはその両方かという議論は，言語学の形態論において現在も続いている．この議論は「過去時制論争(PastTenseDebate)」と呼ばれ，近年ではニューラルネットワークを用いた形態処理のモデル化による検証が行われている．本研究では，その形態的な複雑さから過去時制論争において重要とされる日本語動詞の屈折について，類推のモデルである深層学習モデルを用いて，時制について双方向の形態屈折の学習を行った．どちらの時制方向の処理にモデルがより適するかを検証した結果，訓練データのサイズや性質が結果に大きく影響することが示唆された．