音素配列の統計的遷移規則に基づく音韻学習モデル

摘要

生後約8ヶ月の幼児は言語を学習する際に音素や単語の並びなどの統計的規則性を利用しているとされている．しかし，言語獲得の過程において，音素や単語の並びのどのような特徴，規則性の学習が重要であるのかについてはまだ明らかにされていない．本研究では，幼児の音韻学習段階を模擬する統計学習モデルを構築し，このモデルを用いて音節·単語·文節の認識に重要な統計的規則性について検討した．自然言語処理技術の1つであるN-gramの技術により日本語の文章から音声記号の小配列を作成し，それら小配列の遷移規則に基づいて音節·単語·文節の認識を行ったところ，日本語の音節を正しく認識するには小さな配列（N＝1，2）の遷移規則が有効であり，一方，単語や文節の認識にはより大きな配列（N＝2，3）の遷移規則が有効であった．以上の結果は，音節の認識と単語·文節の認識には異なるスケールの統計的規則性が重要であることを示唆する．