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文理解の認知メカニズムに確率論的予測と構造処理負荷が及ぼす影響の実験的検討

概率预测和结构处理负荷对句子理解认知机制影响的实验研究

基本信息

批准号：
09J09772
负责人：
佐藤淳
金额：
$ 0.51万
依托单位：
Hiroshima University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2009
资助国家：
日本
起止时间：
2009 至 2010
项目状态：
已结题

项目摘要

前年度に実施したコーパス調査で得られたデータを詳細に分析しなおした結果、「国務長官を変えた大統領」のような主語関係節と「大統領が変えた国務長官」のような目的語関係節の場合、主語関係節のほうが数が多いことが分かった。「改革を訴えた大統領」のように、目的語位置に無生物を取る主語関係節と「大統領が訴えた改革」のような目的語関係節の場合、目的語関係節のほうが多いことが分かった。そこで、自己ペース読文課題を用いた実験を行い、有生名詞のみを取る主語・目的語関係節、目的語に無生名詞をとる主語・目的語関係節の読み時間を計測した。その結果、有生名詞をとる関係節ではこれまで通り、主語関係節が容易に処理できることが確認され、一方で無生名詞をとる関係節の場合は、これまでとは逆に目的語関係節の処理が容易になることが明らかになった。頻度の影響が見られないと結論づけた前年度の実験とは異なり、今年度の実験は有生性を詳細に考慮しており、その結果、コーパス上の分布と処理の傾向が一致することが明らかになった。これは人間の持つ文処理機構が文に含まれる多様な情報(有生性や統語構造、語の頻度など)に極めて敏感であることを示しており、Gennari & MacDonald (2009)が提案するPDCアプローチ、及びHale(2003)のEntropy Reduction Modelを支持する結果であった。

Before the annual に be applied したコーパス investigation で really られたデータをに detailed analysis しなおした results, "the chief of state を - えた grand marshal" のような subject section masato is と "grand marshal が - えた state chief" のよう masato な target language section section の occasions, subject masato のほうがが much いことが points かった. "Reform を v. えた grand marshal" のように, target position に no biological を take る subject section masato is と "grand marshal が v. えた reform" のよう masato な target language section の occasions, target language masato section のほうが more いことが points かった. そこで, ペース読 article topic を with いた be 験をい, effective term のみを take る subject masato section, the target language, target language に azoic nouns をとる subject, target language section masato is の読をみ time measuring した. その results, effective nouns をとる masato department section ではこれまで tong り, easy subject section masato is がに処 Richard できることが confirm され, one party で azoic nouns をとる masato section is のは, これまでとは inverse に target language section masato is の処 Richard が easy になることが Ming らかになった. Frequency の influence が see られないと conclusion づけた before annual の be 験とは different なり, our の be 験は have naturally を detailed に consider しており, その results, コーパスの distribution on と処 Richard の consistent tendency がすることが Ming らかになった. これは human のつ article 処 manage organizational が article contains にまれる many others な intelligence (with organic や system language structure, language の frequency など) に extremely めて sensitive であることを shown しており, Gennari & MacDonald (2009) proposed がする PDC アプローチ and び Hale (2003) の Entropy The Reduction Modelを supports する results であった.