ニューラル言語モデルによるかき混ぜ構文のモデリング

フィラーギャップ依存（Filler-GapDependency;FGD)とは，wh句などの先行要素（ﬁller）とそれが解釈されるべき表層的に現れない引数位置（gap）との間に成立する長距離依存関係のことである．FGDは，長距離にわたり成立しうる一方で，その成立可否が統語構造に依存して体系的に変化する[1,2,3]．ﬁllerとgapの関係が単純な線形順序では規定しきれないという事実は，言語の構造が階層的であることの裏付けの一つとされてきた．近年，このFGDをニューラルネットワークを基盤とする言語モデル（LanguageModel;LM）において定量的に評価する研究が注目されている[4,5,6]．Wilcoxらは，英語のwh移動文においてﬁllerとgapの有無を独立に操作した4条件について，自己回帰型LMにおける次単語予測にもとづいて与える各語の確率（サプライザル）を比較することで，LMがFGDの交互作用を一般化できることを示した[4,5]．これらの結果は，言語学における階層的な移動現象の学習可能性をめぐる議論に定量的証拠を与えるという点で重要である．しかし，FGDのモデリングに関する既存研究の多∗共同第一著者くは英語のwh移動を中心に設計されており，FGDの現れ方が異なる言語や構文を横断的に扱う試みは限定的である[4,5,6]．そこで本研究では，語順が変化する言語現象である日本語のかき混ぜ（scrambling）構文に焦点を当てる．かき混ぜは基底構造での位置から要素を抜き出すことでFGDを形成する．Aoshimaらはwh認可子（wh-licensor）を伴う節を跨いだかき混ぜによる移動について自己ペース読み（Self-pacedReading;SPR)課題を行うことで，人間のかき混ぜ構文の処理傾向を明らかにした[7,8].本研究では，FGDを伴うかき混ぜ構文におけるLMのサプライザルを，1)FGDの交互作用を正しく捉えることができているか，2)SPR課題によって示された人間の処理傾向と整合するか，という2つの観点から分析を行う．