統計的言語習得

発達心理 言語学の一分野である統計的言語獲得では、言語入力の統計的パターンに作用する一般的な学習メカニズムの使用を通じて、人間が自然言語のあらゆる側面（音韻、統語、語彙、形態、意味）を知覚、生成、理解、コミュニケーションする能力を発達させるプロセスを研究します。統計的学習獲得では、乳児の言語学習は生来の生物学的文法ではなく、パターン知覚に基づいていると主張しています。単語の頻度、頻出フレーム、音韻パターン、その他の規則性などのいくつかの統計要素は、言語獲得を促進するための言語構造と意味に関する情報を提供します。

統計的言語習得の研究の根底にあるのは、何世紀にもわたる合理主義（あるいは心理言語学界におけるその現代的な表現である生得主義）と経験主義の間の論争であり、この分野の研究者は後者のカテゴリーを強く支持している。生得主義とは、人間は生まれつき特定の領域に関する知識、特に言語学習能力を備えているという立場である。デカルト、スピノザ、ライプニッツなどの17世紀の合理主義哲学者からリチャード・モンタギューなどの現代の哲学者、ノーム・チョムスキーなどの言語学者に至るまで、生得主義者は言語習得という特定の機能を持つ生得的な学習メカニズムを仮定している。^[1]

現代では、この論争は主に、すべての自然言語が備えていなければならない特性である普遍文法に対するチョムスキーの支持をめぐって行われている。普遍文法は、言語獲得装置(LAD) という物議を醸す仮説を通じて提唱されている。LAD は、言語学習を司る本能的な精神的「器官」であり、言語のあらゆる可能性のある選択肢を検索し、学習者の環境からの言語入力に最もよく一致するパラメータを選択する。チョムスキーの理論の多くは、刺激の貧困(POTS) 論、つまり子供の言語データは非常に限られており破損しているため、このデータのみから言語を学習することは不可能であるという主張に基づいている。例えば、POTS の支持者の多くは、子供は否定的な証拠、つまり文法的に正しくないフレーズに関する情報にさらされることがないため、言語固有の学習メカニズムがなければ、子供が学ぶ言語構造は正しい会話の構造に似ないはずだと主張する。^[2]言語を司る内部システム、生物言語学に関するチョムスキーの議論は、3因子モデルを提示している。 「遺伝的素質」により、幼児は言語情報を抽出し、規則を感知し、普遍的な文法を習得することができます。「外部環境」により、他者と交流する必要性や幼少期に言語に触れることの利点が明らかになります。最後の要素には、脳の特性、学習原理、計算効率が含まれており、パターンや戦略を使用して子供が言語を素早く習得できるようになります。

この立場とは全く対照的なのが経験主義、すなわちすべての知識は感覚的経験から来るという認識論である。この学派はしばしば、発生期の心をタブラ・ラサ、つまり白紙の状態と特徴づけ、多くの点で「生まれか育ちか論争」における育ちの観点と関連付けることができる。この観点は、合理主義と並行する長い歴史的伝統を持ち、17世紀の経験主義哲学者であるロック、ベーコン、ホッブズ、そして次の世紀のヒュームに始まる。経験主義の基本的信条は、環境内の情報は十分に構造化されているため、そのパターンは領域全般の学習メカニズムによって検出および抽出可能であるというものである^{[1] 。}言語獲得の点では、これらのパターンは言語的性質または社会的性質のいずれかである可能性がある。

チョムスキーは、この言語獲得の経験的理論に非常に批判的である。彼は、「統計モデルをさまざまな言語問題に適用しようとする研究が数多く行われてきたのは事実だ。いくつかの成功もあったと思うが、失敗も多かった」と述べている。彼は、言語獲得に統計的手法を使用するという考えは、言語獲得の真の理解ではなく、単にプロセスの模倣に過ぎないと主張している。^[3]

乳児の統計的言語獲得能力の調査で最もよく使われる実験パラダイムの1 つは、スタンフォード大学の心理学者アン・ファーナルドが 1985 年に開発したヘッドターン嗜好法 (HPP) です。この実験は、乳児が通常の成人の発話よりも典型的な子供向けの発話を好むかどうかを調査するために開発されました。 ^[4]古典的な HPP パラダイムでは、乳児は頭を自由に回すことが許され、ライトが取り付けられた 2 つのスピーカーの間に座ります。次に、右または左のスピーカーのライトが点滅し、そのスピーカーが乳児に何らかの聴覚または言語入力刺激を提供します。特定の側への確実な指向は、その側のスピーカーに関連付けられた入力に対する嗜好の指標とみなされます。このパラダイムは、乳児の発話知覚の研究、特に音節チャンクよりも高いレベルの入力の研究においてますます重要になっていますが、関連する従属尺度として側の嗜好ではなく聴取時間を使用するなど、いくつかの変更が加えられています。^[5]

HPP と同様に、条件付けヘッドターン手順でも、乳児の特定の側に対する差別的嗜好を、その側に関連付けられた入力または音声に対する嗜好、またはより一般的には慣れの指標として利用します。Goutら (2004) ^[5]による韻律境界マーカーの研究、および後に Werker による母国語音素のカテゴリ知覚に関する古典的な研究^[6]で使用されたこの手順では、乳児は、ある特定の入力 (Gout の場合は単語全体、Werker の場合は単一の音素音節) を聞くたびに、2 方向のいずれかを見るように、何らかの魅力的な画像または表示によって条件付けされます。条件付けの後、新しいまたはより複雑な入力が乳児に提示され、乳児が条件付けされた表示を期待して頭を向けるかどうかによって、以前のターゲット単語を検出する能力または 2 回の試行の入力を区別する能力が観察されます。

HPP と条件付けヘッドターン手順では、刺激に対する行動反応を観察し、事後に被験者のこの行動を促す期待が何であったかを推論することができますが、予期眼球運動パラダイムでは、研究者はイベントが発生する前に被験者の期待を直接観察することができます。被験者の眼球運動を追跡することで、研究者は乳児の意思決定や、乳児が確率的知識をコード化して行動し、環境について予測を行う方法を調査することができました。 ^[7]このパラダイムには、他のパラダイムよりも幅広い年齢層で眼球運動行動の違いを比較できるという利点もあります。

人工言語、つまり、典型的には極めて限られた語彙と簡略化された文法規則を持つ小規模言語は、心理言語学の研究者が一般的に使用するパラダイムです。人工言語を使用すると、研究者は関心のある変数を分離し、被験者が受け取る入力をより高度に制御できます。残念ながら、これらの言語の過度に簡略化された性質と、リズム、ピッチの変化、連続的な規則性など、すべての人間の自然言語に共通するいくつかの現象が欠如しているため、使用される言語の複雑さと豊かさを増やす試みが行われた後でも、このパラダイムを使用して得られた結果の外部妥当性に疑問が生じます。 ^[8]人工言語の複雑さの欠如または複雑さの減少は、自然言語に固有の音の多様性に関係なく、自然言語の特定の音節を認識するという子供の需要を説明できませんが、「自然言語の複雑さが実際に学習を促進する可能性はあります。」^[9]

そのため、人工言語実験は通常、関連する言語変数は何か、乳児がどのような情報源をいつ使用できるか、研究者が学習と習得のプロセスをモデル化するにはどうすればよいかなどを探るために行われます。^[5] たとえば、AslinとNewportは人工言語を使用して、言語入力のどの特徴が乳児に顕著で簡単に検出できるようにするかを調べ、音節の繰り返しの検出と語末の音節の検出を簡単に比較し、いずれかの特徴が重要であると認識される条件について結論を導き出しました。^[10]

統計的学習は言語習得に大きな役割を果たすことが示されていますが、社会的相互作用も学習の必要な要素であるようです。ある研究では、中国語話者の音声または視聴覚録音を与えられた乳児は、言語の音素を区別できませんでした。^{[11] [12]}これは、単に音を聞くだけでは言語学習には不十分であり、社会的相互作用が乳児に統計をとるように促すことを意味します。乳児向けの特定の相互作用は「子供主導」言語として知られています。これは、より反復的で連想的であるため、学習が容易になるためです。これらの「子供主導」の相互作用は、大人よりも子供の方が言語を習得しやすい理由でもある可能性があります。

バイリンガル乳児の研究、例えばフランス語を学ぶ乳児を対象としたビジェリャク・バビックらの研究は、言語習得における韻律の役割についての洞察を提供している。^[13]ビジェリャク・バビックの研究では、言語の優位性が「韻律の対比に対する感受性」に影響を与えることがわかった。これは統計的学習に関する研究ではなかったが、韻律パターン認識に関するその知見は統計的学習に影響を及ぼす可能性がある。

母語の統計的学習を通じて得られた言語経験や知識の種類が、第二言語の習得に影響を与える可能性があります。一部の研究では、第二言語の習得の難しさは、母語の習得ですでに習得した構造パターンや言語の手がかりから生じる可能性があると指摘されています。その意味で、統計的習得から得た母語の知識と処理スキルは、文構造、文法規則、話し方の異なる新しい言語を習得しようとするときに、複雑な要因となる可能性があります。^[要出典]

自然言語のように複雑なシステムに関する知識を養う第一歩は、単語の意味を区別する重要な言語特有の音のクラス（音素と呼ばれる）を区別することを学ぶことです。UBCの心理学者ジャネット・ワーク氏は、1980 年代に影響力のある一連の実験を行って以来、人間の赤ちゃんがこれらの音韻的区別を発達させる過程を理解する取り組みにおいて最も著名な人物の 1 人となっています。異なる言語を話す大人は、その言語で異なる意味を規定していない他の言語の意味のある音の違いを区別することができませんが、赤ちゃんはすべての音声音を普遍的に区別する能力を持って生まれます。ワーク氏の研究によると、生後 6 ～ 8 か月の乳児はヒンディー語と英語の特定の 子音の違いをまだ認識できますが、生後 11 ～ 13 か月までにこの能力を完全に失っています。^[6]

子どもが幼少期に音声カテゴリーを形成するために、入力刺激の類似例をまとめることでカテゴリーを発見する知覚分布学習という形式を利用することは、現在では一般的に認められている。 ^{[5]発達中の子どもは言語の権威を効果的に判断し、言葉を間違って発音する話者に}注意を向けないようにすることで、自分の言語のモデルとなる入力を選別することが分かっている。^[5] 乳児はまた、特定の音素が互いに続く可能性を計算するために統計的追跡を使用する。^[14]

構文解析とは、連続した音声ストリームを、文、単語、音節などの意味のある個別の単位に分割するプロセスです。Saffran (1996)は、この研究分野で非常に独創的な研究です。乳児は、韻律やイントネーションなどの外部変数による干渉を排除するために、コンピューター音声による人工言語の連続音声を 2 分間聞かされました。この音声提示の後、乳児は単語と非単語を区別できるようになり、後者の場合は視線を合わせる時間が長くなりました。^[15]

これらの結果を理解する上で重要な概念は、遷移確率、つまりある要素（この場合は音節）が別の要素の後に続くか前に続く可能性である。この実験では、単語の中で一緒になった音節は、たまたま隣接していた単語の境界にある音節よりもはるかに高い遷移確率を示した。 ^{[5] [8] [15]}驚くべきことに、乳児は2分間の短い提示の後、これらの統計を追跡し、高確率の単語を認識することができた。その後のさらなる研究により、乳児に馴染みのない自然言語でこれらの結果が再現され、学習中の乳児は遷移確率の方向（前方または後方）も追跡していることが示された。^{[8]この現象の背後にある神経プロセスはほとんど解明されていないが、最近の研究では、単語の境界を検出している間に}左下前頭回と中前頭回の活動が増加すると報告されている。^[16]

音節順序の偏りの発達は、完全な言語発達への重要なステップです。音節を分類し、頻繁に共起するシーケンスをグループ化する能力は、乳児が聞く単語の特徴的なパターンに基づいた、言語固有の共通単語テンプレートのセットであるプロトレキシコンの発達に非常に重要かもしれません。このプロトレキシコンの発達により、英語では単語の先頭に強勢のある子音が頻繁に出現するなど、新しいタイプのパターンを認識できるようになります。これにより、乳児は一般的な韻律的フレーズを自律的な言語単位として認識することで単語をさらに解析できるようになり、単語と言語の学習の動的なサイクルが再開されます。^[5]

言語初心者がどのようにして学習したラベルを適切な指示対象、つまりラベルが指し示す環境内の人物や物体に関連付けることができるかという問題は、プラトンからクワイン、ホフスタッターに至るまで、言語と意味に関する哲学的考察の中心となってきた。^[17]単語と物体の間に何らかの確固たる関係性を見つけ、辞書引きの無限再帰に屈することなく単語の意味を見つけるというこの問題は、シンボルグラウンディング問題として知られている。^[18]

研究者らは、この問題は言語を解析する能力と密接に関連しており、遷移確率が高いために分割しやすい単語は適切な指示対象にマッピングするのも簡単であることを示している。 ^[8]これは、言語習得の発達的進行のさらなる証拠となり、子どもたちは自然言語の音の分布を理解して音声カテゴリを形成し、これらのカテゴリに基づいて単語を解析し、これらの解析を使用してラベルとしてオブジェクトにマッピングする必要がある。

言葉と指示対象の関連性の理解は、生後6か月で最も早い段階で始まると報告されており、乳児は「ママ」や「パパ」という言葉、またはそれらの家族的または文化的同等の言葉を理解します。さらに研究を進めると、乳児はこの能力が急速に発達し、生後7か月までに動く画像と意味のない単語や音節との関連性を学習できることが示されています。^[5]

習得研究ではしばしば混同されるが、ラベルを特定のインスタンスまたは個体にマッピングすることと、ラベルをオブジェクトのクラス全体にマッピングすることの間には区別があることに注意することが重要である。この後者のプロセスは、一般化またはルール学習と呼ばれることもある。研究によると、入力が特定の詳細ではなく知覚的に顕著な次元でエンコードされ、入力のパターンが、同じコンテキストで多数のオブジェクトが互換的に名前付けされていることを示している場合、言語学習者は、関連する特徴を持つすべてのインスタンスにその名前を一般化する可能性がはるかに高くなる。この傾向は、コンテキストの手がかりの一貫性と、入力内で単語のコンテキストが重複する程度に大きく依存している。^[10]これらの違いは、さらに、乳児の単語学習におけるよく知られた過小一般化と過剰一般化のパターンに関連している。研究によると、指示対象の共起頻度も追跡され、関連付けを作成し、オブジェクト-指示対象モデルにおける曖昧さを払拭するのに役立つことも示されている。^[19]

まだ見たことのない単語のクラス全体に適切に一般化する能力と、連続した会話を解析し、語順の規則性を把握する能力は、統語論と文法の熟達度と知識を養うために必要な重要なスキルである可能性がある。^[5]

最近の研究によると、自閉症スペクトラム障害の子供における統計的言語学習の神経学的証拠はない。人工音声の連続ストリームにさらされると、神経定型発達の子供は、単語境界の手がかりが増えるにつれて、背外側前頭皮質（特に中前頭回）の皮質活動が低下した。しかし、自閉症の子供では、言語的手がかりが与えられても、これらのネットワークの活動は変化しなかった。適切な前頭葉脳機能の重要性を強調するこの証拠は、自閉症の言語障害の生物学的関連原因の一部を説明するために使用される「実行機能」理論を支持するものである。前頭葉の重要な機能である作業記憶、意思決定、計画、目標設定が損なわれているため、自閉症の子供は社交やコミュニケーションに関しては途方に暮れている（Ozonoff 他、2004 年）。さらに、研究者らは、自閉症児のコミュニケーション障害のレベルは、人工言語にさらされている間にこれらの同じ領域で信号が増加するのと逆相関していることを発見しました。この証拠に基づいて、研究者らは、自閉症スペクトラム障害を持つ子供は、連続した発話の中で単語の境界を識別する神経構造を持っていないと結論付けました。早期の単語分割スキルは、後の言語発達を予測することが示されており、言語遅延が自閉症スペクトラム障害の特徴的な特徴である理由を説明できます。^[20]

言語学習はさまざまな状況で行われ、乳児と養育者の両方が社会的交流に参加します。最近の研究では、乳児と成人がクロスシチュエーション統計を使用して、単語の意味だけでなくコンテキスト内の制約についても学習する方法が調査されました。たとえば、スミスと彼の同僚は、乳児は、明確に定義されたカテゴリに属する​​類似のオブジェクトにオブジェクトをラベル付けするバイアスを獲得することによって言語を学習すると提案しました。この見解で重要なのは、単語の学習を支援する制約は、入力自体や乳児の経験から独立しているわけではないという考えです。むしろ、制約は、乳児が単語の使用方法を学習し、単語を表すために過去に使用されたオブジェクトの特定の特性に注意を払い始めるにつれて生じます。

帰納的学習の問題は、単語が曖昧な状況で使用されることが多く、複数の指示対象が存在する場合に発生する可能性があります。これにより、乳児はどの単語を拡張して参照先のオブジェクトにラベルを付けるべきかを区別できない場合があり、混乱を招く可能性があります。Smith と Yu は、このような曖昧な状況を区別する方法として、複数のシーンで単語と指示対象のペアを追跡することを提案しました。たとえば、オブジェクト A とオブジェクト B がある状態で単語を聞いた乳児は、その単語がオブジェクト A の指示対象なのか、オブジェクト B の指示対象なのか確信が持てません。しかし、その後、乳児がオブジェクト B とオブジェクト C がある状態でラベルを再度聞いた場合、乳児は、オブジェクト B がさまざまな状況で一貫してラベルとペアになっているため、オブジェクト B がラベルの指示対象であると結論付けることができます。

計算モデルは、言語学習者が言語情報を処理し、操作するメカニズムを調査するために長い間使用されてきました。このタイプのモデルにより、研究者は、人間の参加者ではまったく操作することが難しいことが多い重要な学習変数を体系的に制御することができます。^[21]

言語獲得の連想ニューラルネットワークモデルは、最も古いタイプの認知モデルの一つであり、分散表現と、これらの表現を構成するノード間の接続の重みの変化を使用して、人間の学習と記憶の基礎を形成する可塑性に基づくニューロンの再編成を彷彿とさせる方法で学習をシミュレートします。^[22]連想モデルは、離散的で文脈のないシンボルを特徴とする古典的な認知モデルとの決別を表しており、時間的な考慮事項をより適切に処理できる言語に対する動的システムアプローチを支持しています。^[23]

このアプローチの先駆けであり、言語理解と生成における時間の次元を考慮した最初のモデルタイプの1つは、エルマンの単純再帰ネットワーク（SRN）でした。フィードバックネットワークを使用してシステムの過去の状態を表すことにより、SRNは単語予測タスクで、統計的な共起パターンのみに基づいて入力を自己組織化された文法カテゴリにクラスタリングすることができました。 ^{[23] [24]}

このような初期の成功は、言語獲得に関する動的システムの研究への道を開き、初期の言語発達に関する多くの疑問に答えを出しましたが、統計的に獲得された語彙がどのように表現されるかなど、他の多くの疑問には答えが出ませんでした。^{[23]最近の研究では特に、}バイリンガルの語彙の構成と競争における学習変数（言語ベースなど）と学習者変数（話者ベースなど）の動的な相互作用を理解するための取り組みが重要でした。^[21]心理学的に現実的なモデルに移行するための絶え間ない取り組みの中で、多くの研究者が、確立された認知的に妥当な言語発達モデルとして、連想モデルのサブセットである自己組織化マップ（SOM）に目を向けてきました。^{[25] [26]}

SOMは、研究者がさまざまな習得プロセスにおける制約や変数を特定して調査し、これらの発見が言語理論や認知理論に与える影響を探る上で役立ってきました。ワーキングメモリが言語学習者と現在の計算モデルの両方にとって重要な制約であると特定することで、研究者はこの変数を操作することで統語的ブートストラッピングが可能になり、文中の単語の位置的共起からカテゴリ的意味だけでなく実際の内容意味を引き出すことができることを示すことができました。^[27]

最近の言語習得モデルは、ベイズ推定法を中心に、乳児が発話の流れを適切に解析し、単語の意味を習得する能力を説明するものとなっている。このタイプのモデルは、乳児が単語や音節の遷移確率を利用して単語を学習するという発見に沿って、条件付き確率（Bが与えられた場合のAの確率）の概念に大きく依存している。^[15]

これらの確率的手法を利用するモデルは、話者の意図を学ぶことの重要性を強調する社会理論と、状況横断的な文脈に依存する統計的および連合理論という、これまで二分されていた言語習得の観点を、単一の共同推論問題に統合することができました。このアプローチは、相互排他性、1試行学習または高速マッピング、社会的意図の使用などの習得現象を説明する上で重要な結果をもたらしました。^[28]

これらの結果は堅牢であるように思われるが、複数の指示対象から単一のラベルへのマッピング、複数のラベルから単一の指示対象へのマッピング、バイリンガル言語習得など、より複雑な状況を処理するこれらのモデルの能力に関する研究は、これらの分野での連想モデルの成功と比較してまだ調査されていない。しかし、これらのモデルタイプを統合して言語習得の包括的な説明を提供できるという希望は残っている。^[29]

確率的頻度の考え方に沿って、C/V仮説は基本的に、すべての言語聞き手が母音と比較して子音頻度を使用して連続した音声列内の単語（語彙の区別）を区別することを述べています。母音はリズムの識別に関係があります。いくつかのフォローアップ研究でこの発見が明らかになり、母音は局所的な統計分布とは独立して処理されることが示されました。^[30] 他の研究では、異なる言語を比較する場合、子音と母音の比率は語彙集のサイズに影響を与えないことが示されています。子音の比率が高い言語の場合、子供は韻や母音の頻度よりも子音の隣接に頼ることがあります。^[31]

言語習得のモデルの中には、適応構文解析^[32]と文法誘導アルゴリズム^[33]に基づいたものがある。