人間の多次元的な心的表象に基づく幼児語彙獲得モデルの構築

理論[3]では,以上の事象について説明可能であり,幼児の語彙獲得では,親が幼児に向けて対象の物幼児の語彙獲得機構のモデル化に適している.体または行動（これを以降,実態と呼ぶ）を示し,実現在,語彙獲得のモデル化に関する先行研究とし態に対する語を示すことで語彙獲得が進むと考えらて語彙獲得機構を機械学習を用いてモデル化する研れる.しかし,幼児から見ると親が指し示している実究がある[8,9].これらの研究では語彙獲得機構のモ態は多数存在し,具体的に対象が何を示すのか判定デル化を通して,その解明に寄与している.しかし,することは難しい.また,同じ名称を持つ物体は複数これらの研究では母子間の相互行為や心理学的要因存在し,似ているものでも違う名称を持つ物体があについて生得的な機能として捉えている.一方で母る.それらの物体の境界線を決めることは難しい.子間の相互行為や心理学的要因についてTomaselloこのため,幼児の語彙獲得は非常に困難な課題であの「幼児が持つ認知的スキルである『共同注視』,る[1].『意図の理解』などの母子間の相互行為によって語この困難な課題に対して幼児が語彙を獲得する彙獲得における語の意味の可能性に制限が与えられ際に,幼児が語の実態の可能性に制限を課す機構る」という主張に従い,深層強化学習を用いた幼児の存在を仮定する仮説がある.その中でも主要な語彙獲得機構のモデル化を行い,事前知識のない状理論としてMarkmanらによる制約アプローチ[2]態から語彙を獲得するモデルを構築する研究があるとTomaselloらによる社会-語用論理論[3]がある.[10,11,12].これらの研究では,母子間の相互行為をMarkmanらによる制約アプローチは,幼児には生用いることで事前知識のない状態から意図の理解を得的に制約を行う機構が備わっているため,語彙通して語彙を獲得するとともに,語の意味の可能性獲得をスムーズに行えるというものである.一方,に制限をかける機構を獲得することに成功していTomaselloらによる社会-語用論理論は,幼児が持つ認る.しかし,幼児が取得する物体の特徴量に関して―2589―.「色」「味」「形」という3つの特徴量を恣意的に決定していること,特徴量の情報量が膨大な代わりにその種類が少ないため,幼児語彙獲得モデルの特徴量選択の傾向が不明瞭であることが挙げられる.実際にMartinらによる研究[13,14]では人間は物体を49個の次元で捉えており,それらの特徴量を組み合わせることで物体を判別していることが確認されている.また,従来手法[10,11,12]では母子間の相互作用による語彙獲得を考量している反面,幼児自身が持つ好奇心による語彙獲得への影響も考慮していない.そこで本研究では従来の恣意的な特徴量ではなく,Martinらの研究から判明した49次元の特徴量を用いて,幼児の持つ好奇心と母子の相互作用を組み合わせた語彙獲得モデルを構築する.