JST200211 : 第２回公開シンポジウム予稿集「脳を創る」 17-17

Grammar acquisition by a recurrent neural network—its possibility and limits

櫻井彰人¹⁾, 原田哲治¹⁾

1) 北陸先端大·知識科学

時系列処理を行う神経システムの一モデルである、recurrent neural network(feedbackを持つneural network)が有する文法の表現能力に関する理論的限界と実際的可能性について検討した。文/非文の判定に関しては、正規言語を越える部分においてはChomsky階層では分類できないcounter言語でほぼ特徴付けられる。一方、構文解析手続きを実際に学習することは困難である。豊かな言語構造の表現·学習が可能であるためには、何らかのバイアスを有すると考えられる。