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題名:マルチモーダル領域における日本語研究の未来展望--AI自然言語処理研究への接続の観点から
書刊名:臺大日本語文研究
作者:落合由治 引用關係
作者(外文):Ochiai, Yuji
出版日期:2019
卷期:37
頁次:頁117-146
主題關鍵詞:表達方式自然言語處理多模式文本表現ジャンル自然言語処理マルチモーダルテクストAIExpression genreArtificial intelligenceNatural language processingMultimodalText
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本論文目的在於超越文學、語學、媒體等範疇形式,而針對現今流行表達方式之AI領域中言語研究表現特徵。主要是就日本語學、日本語教育之言語課題脈絡中來進行考案。AI之自然言語處理是不僅需要處理言語形式,也需要處理視覺資訊等視覺元素以及標記方式等非言語要素的多模式文本之研究領域。本論文將此特徵,放置於日本語表現研究史中,來考察並釐清日本語學、日本語教育之言語課題發展
本論文では文学、語学、メディア等々の学科ジャンルを越えて、現在、流行している表現ジャンルであるAI部門での言語研究を取り上げて、その表現的特徴を日本語学、日本語教育の言語課題の流れの中で考察していきたい。AIの自然言語処理には、言語形式ばかりでなく、視覚情報処理などのピジュアル要素、表記法などでのノンバーバル要素のマルチモーダルなテクストを扱う必要があり、現在、研究が進んでいる分野である。こうした特徴を、日本語の表現研究史の中で日本語学、日本語教育の言語課題の発展として考察していきたい|In this thesis, we will take up the language research in the AI; artificial intelligence as expression genre that is currently in fashion, and we would like to consider its expressive characteristics in the flow of language tasks of Japanese studies and Japanese language education beyond departmental genres such as literature, language, media, etc... In natural language processing of AI, it is necessary to handle multimodal text such as visual elements as visual information processing and non-verbal elements in notation etc., as well as language form. This is a field where researches are progressing now with methods and tasks different from Japanese language studies. In this thesis, we would like to consider these features as a development of language tasks on Japanese studies and Japanese language education from the view point of Japanese expression history
期刊論文
1.柴崎秀子(2003)。スキーマ理論と第二言語読解研究--過去20年間のスキーマ理論を土台にした読解研究における貢献と問題点。言語情報科学,1,161-174。  延伸查詢new window
2.Turing, Alan M.(1950)。Computing Machinery and Intelligence。Mind,59(236),433-460。  new window
3.池嶋千夏、權田真幸、長屋俊、中村美里、鳴島弘樹、高久雅生(2014)。特集:「MANGA」の編集にあたって(〈特集〉MANGA)。情報の科学と技術,64(4)。  延伸查詢new window
4.石井容子、熊野七絵(2006)。外交官‧公務員研修における専門語彙の習得。国際交流基金日本語教育紀要,2,15-29。  延伸查詢new window
5.乾健太郎(2016)。未解決問題の正体。自然言語処理,23(1),1-2。  延伸查詢new window
6.言語処理学会(2015)。「エラー分析」特集号。自然言語処理,22(5),317-317。  延伸查詢new window
7.河西棟馬(2018)。〈サーベイ論文〉チューリングの歴史的位置づけを巡って。科学哲学科学史研究,12,67-89。  延伸查詢new window
8.言語処理学会(2016)。「エラー分析」特集号。自然言語処理,23(1)。  延伸查詢new window
9.小森和子(2018)。言語能力と背景知識が第二言語の論文執筆に与える影響--要約課題を通して。明治大学人文科学研究所紀要,82,195-221。  延伸查詢new window
10.小山貴之(2016)。投書を利用したディスコース‧レベルの段階的文章指導:牧口常三郎の「文型応用主義」を手掛かりとして。日本語日本文学,26,73-89。  延伸查詢new window
11.篠田浩一(2017)。小特集--音声言語処理における深層学習--音声言語処理における深層学習:総説。日本音響学会誌,73(1),25-30。  延伸查詢new window
12.柴崎秀子(2005)。第二言語のテキスト理解要因としての背景知識と語彙知識。第二言語,4,51-73。  延伸查詢new window
13.Berndt, Jaqueline(2011)。漫画とマンガ、そして芸術(特集‧漫画とマンガ、そして芸術)。美術フォーラム21,24,20-22。  延伸查詢new window
14.情報処理学会(2016)。自然言語処理技術の現状と展望--エラー分析プロジェクトを通じて。情報処理,57(1),2-43。  延伸查詢new window
15.田中一嘉(2018)。言語の多様性と普遍性に基づいた異文化理解教育:文化記号論と認知言語学を手掛かりに。群馬大学教育学部紀要.人文‧社会科学編,67,107-114。  延伸查詢new window
16.Turing, A. M.(1936)。On Computable Numbers, with an Application to the Entscheidungsproblem。Proceedings of the London Mathematical Society, Ser. 2,42,230-265。  new window
17.日本音響学会(2017)。小特集--音声言語処理における深層学習。日本音響学会誌,73(1),25-30。  延伸查詢new window
18.日本ファジィ学会(1992)。〈特集解説〉人文‧社会科学におけるあいまいさの取扱い。知能と情報,4(6)。  延伸查詢new window
19.藤原未雪(2017)。上級日本語学習者による学術論文の読解における語義の解釈過程。一橋大学国際教育センター紀要,8,119-132。  延伸查詢new window
20.藤木大介(2017)。読み手の信念や批判的思考態度が文章理解における道徳的読解に及ぼす影響。読書科学,59(2),72-79。  延伸查詢new window
21.古川雄嗣(2017)。「大学改革」におけるPDCAサイクルの批判的考察(2‧続)三つの批判類型とその本質。北海道教育大学紀要.教育科学編,68(1),41-51。  延伸查詢new window
22.古川雄嗣(2017)。「大学改革」におけるPDCAサイクルの批判的考察(1)導入過程の整理‧検討。北海道教育大学紀要.教育科学編,67(2),1-13。  延伸查詢new window
23.吉澤寛之(2005)。社会的情報処理モデルによる反社会的行動研究の統合的考察:心理学的‧生物学的‧社会学的側面を中心として。名古屋大学大学院教育発達科学研究科紀要.心理発達科学,52,95-122。  延伸查詢new window
24.山口裕之(2017)。人文系学部は廃止?:日本の大学改革の現状と課題。人間社会文化研究,25,148-158。  延伸查詢new window
25.蒙韞(2018)。文章理解過程における日本語学習者の固有名詞の意味理解:文脈的手がかりに着目して。国立国語研究所論集,14,125-143。  延伸查詢new window
26.李婷(2016)。講義の「話段」の多重構造を捉える手がかりとしてのメタ言語表現の分析。早稲田日本語教育学,21,57-76。  延伸查詢new window
27.吉澤寛之、吉田俊和、原田知佳、海上智昭、朴賢晶、中島誠、尾関美喜(2009)。社会環境が反社会的行動に及ぼす影響--社会化と日常活動による媒介モデル。心理学研究,80(1),33-41。  延伸查詢new window
會議論文
1.安西祐一郎(2017)。人工知能‧認知科学‧データサイエンスの相互関係--歴史‧現状‧将来展望。Data Scientist Society 4th Symposium。  延伸查詢new window
2.佐藤瞳、金川絵利子、岡留剛(2016)。談話構造による文書の特徴付け。The 30th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence。人工知能学会。1K3-1in2。  延伸查詢new window
3.外村耀平、砂山渡、畑中裕司、小郷原一智(2017)。文章における書き方の特徴の抽出と理解。The 31st Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence。人工知能学会。2M3-OS-34b-1。  延伸查詢new window
圖書
1.石黒圭(2008)。日本語の文章理解過程における予測の型と機能。東京:ひつじ書房。  延伸查詢new window
2.釘貫亨(2013)。「国語学」の形成と水脈。ひつじ書房。  延伸查詢new window
3.天野郁夫(2009)。大学の誕生。中公新書。  延伸查詢new window
4.奥村学(2010)。自然言語処理の基礎。コロナ社。  延伸查詢new window
5.サイモン‧シン(2007)。暗号解読。新潮社。  延伸查詢new window
6.坪井祐太、海野裕也、鈴木潤(2017)。深層学習による自然言語処理。講談社。  延伸查詢new window
7.Drucker, Peter Ferdinand(1959)。変貌する産業社会。ダイヤモンド社。  延伸查詢new window
8.Touraine, Alain(1970)。脱工業化の社会。河出書房新社。  延伸查詢new window
9.Toffler, Alvin(1982)。第三の波。日本放送出版協会。  延伸查詢new window
10.Drucker, Peter Ferdinand(1969)。断絶の時代--来たるべき知識社会の構想。ダイヤモンド社。  延伸查詢new window
11.服部隆(2017)。明治期における日本語文法研究史。ひつじ書房。  延伸查詢new window
12.野村直之(2016)。人工知能が変える仕事の未来。日本経済新聞出版社。  延伸查詢new window
13.牧野貴樹、澁谷長史、白川真一(2016)。これからの強化学習。森北。  延伸查詢new window
14.Bell, Daniel(1975)。脱工業社会の到来--社会予測の一つの試み。ダイヤモンド社。  延伸查詢new window
15.松尾豊(2015)。人工知能は人間を超えるか。KADOKAWA。  延伸查詢new window
16.Rychen, Dominique Simone、Salganik, Laura Hersh、立田慶裕(2006)。キー‧コンピテンシー:国際標準の学力をめざして。明石書店。  延伸查詢new window
其他
1.CNET(2018)。人工知能が苦手なこと、人と共存する未来の姿--研究者から見たAIとは,https://japan.cnet.cOm/article/35115616/#clip_link。  延伸查詢new window
2.首相官邸(2017)。第4次産業革命人材育成推進会議(第2回)配布資料‧資料(1)東京大学大学院工学系研究科松尾特任准教授提出資料,https://www.kantei.go.jp/jp/singi/keizaisaisei/miraitoshikaigi/nnzankusei_dai2/。  延伸查詢new window
3.総務省,野村総合研究所(2016)。ICTの進化が雇用と働き方に及ぼす影響に関する調査研究報告書,http://www.soumu.go.ip/johotsusintokei/linKdata/h2803houkoku.pdf。  延伸查詢new window
4.(2017)。2025年に全世界で発生するデータ量は163ゼッタバイトに、IDC調査,https://dcross.impress.co.jp/docs/news/000202.html。  延伸查詢new window
5.(20151106)。AI、自ら学んで深化--人間の脳をまねて情報処理,https://www.nikkei.com/article/DGKKZO93682720V01C15AlTJN000/。  延伸查詢new window
6.日本ファジィ学会誌,https://www.istage.jst.go.jp/browse/jfuzzy/-char/ja。  new window
7.ニュースイッチ(20190114)。IBMの商用量子コンピューター、数年後にはスパコン超えを見据える,https://newswitch.jp/p/16058。  延伸查詢new window
8.MathWorks(2019)。機械学習とは?これだけは知っておきたい3つのこど,https://jp.matnworks.com/aiscovery/machine-learning.html。  延伸查詢new window
9.森紘一郎(2018)。マルチモーダル深層学習の研究動向,https://www.slideshare.net/f2forest/ss-1080877997fromaction=save。  延伸查詢new window
圖書論文
1.総務省(2016)。人工知能(AI)の現状と未来。平成28年版 情報通信白書。  延伸查詢new window
2.総務省(2016)。特集IoT‧ビッグデータ‧AI--ネットワークとデータが創造する新たな価値。平成28年版情報通信白書。  延伸查詢new window
3.総務省(2017)。特集‧データ主導経済と社会変革。平成29年版情報通信白書。  延伸查詢new window
 
 
 
 
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