文字列中からの単語の発見と感覚情報に基づく単語の意味づけを通じたSIR名付けゲームによる言語の創発

相互分節化仮説とは，文を構成する文字列の一部と分節化された状況が対応付けられることで，言語が誕生したとする仮説である[1]．この仮説では，複数のエージェントが共有された状況の中で発話する中で，発話された文の分節化と，状況の分節化が同時に行われていき，言語が創発したと考える．本研究では，この相互分節化仮説に着想を得て，分節化されていない文字列のやり取りを通じ，エージェントが文字列を分節化しつつ，複数の属性を含む感単語の意味語順ymjqfqqdtz...lwxfunxwji...dtzsciprrx...“gfqq”“lwf”“wji”交差状況学習mj/wji/dtz/___mjwjidtzlwfnxgfqq__lwf/nx/gfqq文の分節化ていない文字列のやり取りを通じ，エージェントが単語を発見しつつ，単語と感覚情報を結びつける．覚情報のカテゴリゼーションを行い，単語と感覚情報を結びつけていくことで，言語が創発する過程のモデル化を目指す（図1）．切れ目のない文字列のやり取りを通じた言語の創発をモデル化するためには，文を分節化すること，状況を分節化すること，分節化によって得られた単語を感覚情報と対応付けることが必要である．これに関し，言語の創発の計算論的なモデル化を扱ったこれまでの研究が多数提案されている[2]．Chaabouniらは，深層強化学習に基づいた言語ゲームを通して，単語と感覚情報が結びつけられていく過程をモデル化した[3]．また萩原らは，エージェントが複数の単語を組み合わせて観測を説明する言語ゲームを通じて，記号が創発する過程をモデル化した[4]．しかし，これらのモデルは用いる単語の種類を制限しており，また切れ目のない文によるコ.ミュニケーションを扱っていなかった．本研究では相互分節化仮説における文の分節化と状況の分節化を同時にモデル化するため，NPYLM[5]とCross-situationallearningwithBayesianprobabilisticgenerativemodel(CSL-PGM)[6]という二つのモデルを統合する．NPYLMは，教師なしで文字列を分節化することができる言語モデルである．本研究では，例えば図1で文を“mjgfqqdtzlwfnxwji”のように単語へと分割するために用いる．CSL-PGMは，交差状況学習に基づき，感覚情報を分類しつつ単語と結びつく属性・感覚情報を推論するモデルである．ここで交差状況学習とは，単語と感覚情報の共起を学習することで，単語と結びついている属性（例:“wji”は色属性，“lwf”は形属性など）と，感覚情報のカテゴリ（例:“wji”は赤，“lwf”は球など）を推論することである．本稿では，CSL-PGMとNPYLMを統合したエージェントを構成し，そのエージェント二体を接続したモデルInter-CSL+NPYLMを提案した．また，Inter-CSL+NPYLM上での推論を，観測した感覚情報に結び付いた文をやり取りする言語ゲームSampleImportanceResampling名付けゲーム(SIR名付けゲーム，SIRNG)により定式化した．