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本研究では、コンピュータの言語理解の精度向上を図るために動詞連想概念辞書を構築した。動詞連想概念辞書は、動詞を刺激語としてその深層格に入る単語を実験参加者が答える連想実験で得られた大量のデータから構成されている。そこで本研究は、動詞連想概念辞書を動詞に関連した既存の辞書と比較してその特徴を確認するとともに、応用として文中の省略語を推定するシステムを構築した。評価実験で他の3つのベースラインと比較した結果、本システムは実際に人間が推測した結果により近いことが示された。

海馬は胎児期から生後にかけて海馬溝を巻き込みながら急速に発達する脳の器官である。この海馬の回旋が完了せず、その形状が遺残した 海馬回旋遅滞症（HIR）は、広汎性発達障害を引き起こす主因として報告された。本研究は海馬構造を明瞭に観察できる高磁場3 テスラMRI を 使用し、成人のHIR群と非HIR 群の海馬の形態解析を行った。HIR群では左海馬の海馬体の厚み、海馬溝の開閉角、海馬傍回の白質角度等 の7 つの計測指標で有意な形態的発達遅滞を認めた。本結果はHIR 診断の定量指標と回旋異常の検出基準の設定に寄与する。

コンピュータによる言語処理で必要となる人間が持つ知識を調べるため，連想実験を行い連想概念辞書として構造化した。連想実験では，小学生の学習基本語いの中の名詞１００語を刺激語とし，刺激語と「上位概念，下位概念，部分・材料，属性，類義語，動作，環境」の七つの課題から連想語を収集した。連想実験から得られたパラメータを基に，線形計画法によって刺激語と連想語の距離を定量化し、さらに，ＥＤＲ電子化辞書，ＷｏｒｄＮｅｔ（電子化シソーラス）とを比較して有効性を確認した。

コンピュータの登場以降，自然言語理解システムが開発されているが，言語理解の観点から20世紀に開発されたコンピュータシステムについてまとめた。コンピュータシステムによる自然言語処理は余り成功していないが，その困難さの原因は，自然言語が文脈に依存するという特徴にあると思われる。この困難さはコンピュータのスピードやメモリーの容量が発展すれば克服されるというものではない。より人間に近い自然言語理解のための、連想概念辞書を開発し、それを用いたニューラルネットワークシステムによって、メタファー表現を分析したところ，高度な自然言語処理システムへの認知科学的アプローチの将来性が示された。