CCGによる日本語脳波データのモデリング

言語学では、自然言語の文法には階層的な統語構造があると考えられてきた[1]。この仮説の下では、人間のリアルタイムの文理解では、統語構造が逐次的に構築されていることになる[2,3,4]。そのような文理解の過程をモデルできる文法理論として、言語学的に妥当な記述力を持ち、かつ逐次的な構造構築が可能なCombinatoryCategorialGrammar(CCG)[5,6]があり、行動・脳活動データからその妥当性が示されてきた。具体的には、fMRIによる脳血流データ（英語）[7]、視線計測データ（日本語・英語）[8]、自己ペース読文データ（英語・日本語）[9,10]が予測できることが示されている。しかし、CCGに基づく指標が脳波データを予測できるのかはまだ明らかになっていない。また、これらの分析においては、CCGをもとにしつつも、構造構築の複雑さを捉える異なる指標が用いられている。文法操作の適用数に関する指標[7,8]や記憶負荷に関する指標[9]が提案されており、どの指標が∗共同第一著者脳波データを予測でき、できるとすればどの脳波成分に対応するかも明らかでない。そこで、本研究では日本語を対象として、新たな脳波データセットを構築した上で、CCGに基づく複数の指標を用いて脳波データを分析する。分析にあたっては、他の文法（文脈自由文法および依存文法）に基づく指標や、Transformerベースの言語モデル（GPT-2）のサプライザルも回帰モデルに含めた。結果、これらの指標を含めても、CCGに基づく指標が脳波データの予測に独立に寄与することが示された。具体的には、記憶負荷に関する指標が、統語ないし意味的情報統合に関わるとされる事象関連電位を予測することが示された。また、文法操作の適用数に関する複数の指標も、それぞれ異なる事象関連電位での説明力を示すが、同時に、これらの指標は、先行研究で主張されてきたような処理負荷として必ずしも解釈できるわけではないことも指摘する。