言語習得における統計的学習

書き言葉とは異なり、話し言葉には単語間の明確な境界がないことはよく知られた事実である。話し言葉は、単語と単語の間に沈黙があるのではなく、連続した音の流れである。 ^{[ 3 ]}この言語単位間の分節の欠如は、連続した音声の流れから個々の単位を識別できなければならない言語学習中の幼児にとって問題となる。^{[ 1 ]}子供たちがこの問題を解決する方法として提案されている方法の1つは、周囲の世界の統計的な規則性に注意を払っていることである。^{[ 3 ] [ 1 ]}例えば、「pretty baby」というフレーズでは、子供たちは周囲の語彙入力全体を通して、音「ty 」と「ba」を一緒に聞くよりも、 「pre 」と「ty」を一緒に聞く可能性の方が高い。^{[ 1 ]}成人参加者を対象とした人工文法学習研究において、Saffran、Newport、およびAslinは、参加者が遷移確率のみに基づいて単語境界を特定できることを発見し、成人が言語学習タスクにおいて統計的規則性を利用できることを示唆した。^{[ 4 ]}これは広く再現されている確固たる発見である。^{[ 2 ]}

幼児がこれらの能力を持っているかどうかを判断するために、サフラン・アスリンとニューポートは生後8ヶ月の乳児に人工文法を聞かせた。^{[ 1 ]}この文法は4つの単語で構成され、それぞれが3つの無意味な音節から成ります。実験中、乳児はこれらの単語の連続した音声ストリームを聞きました。音声は単調に提示され、統計的確率以外の単語境界の手がかり（ポーズ、イントネーションなど）はありませんでした。単語内では、2つの音節ペアの遷移確率は1.0でした。たとえば、単語bidakuでは、音節biの直後に音節daを聞く確率は100%でした。しかし、単語間では、音節ペアを聞く遷移確率ははるかに低かった。任意の単語（例えば、bidaku）が提示された後には、3つの単語（この場合、padoti、golabu、またはtupiro ）のいずれかが続く可能性があり、 kuの後に任意の音節を聞く可能性はわずか33%だった。

乳児が統計情報を理解しているかどうかを判断するために、各乳児には、人工文法の単語または同じ音節で構成されているがランダムな順序で提示された非単語のいずれかが複数回提示された。テスト段階で非単語を提示された乳児は、人工文法の単語を提示された乳児よりも有意に長くこれらの単語を聞いており、これらの新しい非単語に対する新規性選好を示した。しかし、テストの実施は、乳児が単語間の遷移確率を実際に学習するのではなく、系列順序情報を学習したことによる可能性もある。つまり、テストでは、乳児は学習中に提示されなかったdapikuやtiladoなどの文字列を聞いたが、単に音節ku が音節piの後に続かないことを学習しただけかもしれない。^{[ 1 ]}

この問題をさらに詳しく調べるため、サフラン・アスリンとニューポートは、乳児に人工文法で同じ訓練を受けさせた後、単語や非単語ではなく単語または部分語を提示するという別の研究を行った。^{[ 1 ]}部分語は、ある単語の最後の音節と別の単語の最初の 2 つの音節で構成された音節列である (例えばkupado )。部分語は、子供たちが人工文法を聞いている間に聞いていたため、これらの部分語を優先的に聞くことは、子供たちが順序情報だけでなく、特定の音節列を聞く統計的確率も学習していることを示している。ここでも、乳児は新しい (部分) 単語をより長く聞いており、8 か月の乳児が連続した音声の流れからこれらの統計的規則性を抽出できることを示している。

この結果は、語彙習得やその他の分野における統計的学習の役割に​​関するより多くの研究のきっかけとなった（^{[ 2 ]}を参照）。最初の報告のフォローアップとして、^{[ 1 ]} Aslin、Saffran、およびNewport は、単語と部分語が音声ストリームで同じ頻度で出現する場合でも、単語と部分語の音節間の遷移確率が異なる場合でも、乳児は統計的規則性を検出でき、馴染みのある単語よりも新しい部分語を聞くことを好むことを発見した。^{[ 5 ]}この発見は、乳児が個々の音節シーケンスの頻度を認識するだけでなく、聞いている音声から遷移確率を拾い上げることができるというより強力な証拠を提供する。^{[ 2 ]}

別の追跡調査では、この種の人工文法学習中に学習した統計情報が、乳児がすでに母語について持っている知識にどの程度影響を与えるかを調べました。^{[ 6 ]}乳児は単語を聞くことを部分語よりも好みましたが、無意味フレーム条件では有意な差はありませんでした。この発見は、言語を習得する前の乳児でさえ、実験室で学習した統計的手がかりを、以前に獲得した言語の知識に統合できることを示唆しています。^{[ 2 ] [ 6 ]}言い換えれば、乳児は一度言語の知識を獲得すると、新たに獲得した情報を以前に獲得した学習に組み込みます。

関連する発見によると、少し年上の乳児は単一の入力セットから語彙的規則性と文法的規則性の両方を獲得できることが示されており、^{[ 7 ]}乳児は、あるタイプの統計的学習の出力（単語境界の発見につながる手がかり）を、別のタイプの統計的学習（構文的規則性の発見につながる手がかり）への入力として使用できることが示唆されています。^{[ 2 ] [ 7 ]}テストでは、12 か月児は、テストされた人工言語と同じ文法構造を持つ文を、異なる（非文法的な）構造を持つ文よりも好んで聞きました。文法的規則性の学習には、乳児が個々の単語間の境界を判断できることが必要であるため、これは、まだかなり幼い乳児が複数のレベルの言語知識（語彙的および構文的の両方）を同時に獲得できることを示しており、統計的学習が言語学習において強力なメカニズムとして働いていることを示しています。^{[ 2 ] [ 7 ]}

統計的学習は語彙習得において大きな役割を果たしているように見えるが、乳児が単語を分節することを学ぶ唯一のメカニズムではない可能性が高い。統計的学習の研究は一般的に、単語間の遷移確率以外に単語境界情報に関する手がかりを持たない人工文法を用いて行われる。しかし、実際の音声には、韻律情報や音韻構造情報など、単語境界に関するさまざまな手がかりがある。^{[ 8 ]}

これらの言語習得における統計的学習の研究結果を総合すると、言語の統計的特性は乳幼児が第一言語を学ぶ上で強力な手がかりとなることが示唆される。^{[ 2 ]}

乳児の単語学習における統計的学習能力の発見以来、同じ一般的なメカニズムが言語学習の他の側面でも研究されてきた。たとえば、乳児はさまざまな言語の音素を区別できるが、最終的には母語に現れない音素を区別できなくなることはよく知られている。^{[ 12 ]}しかし、この識別能力の低下がどのようにして起こるのかは明らかではなかった。Maye らは、原因となるメカニズムは、乳児が母語の音の分布規則性を追跡する統計的学習メカニズムである可能性があると示唆した。^{[ 12 ]}この考えを検証するために、Maye らは、6 ヶ月と 8 ヶ月の乳児に、有声性の程度が異なる連続的な音声を聞かせた。乳児が聞いた分布は、有声性の連続体の両端の音が最も頻繁に聞こえる二峰性分布か、分布の中央の音が最も頻繁に聞こえる単峰性分布のいずれかであった。結果は、両年齢群の乳児が音素の分布に敏感であることを示した。テストでは、乳児は連続体上の特定の音素に対して、非交互（8トークン連続体からトークン3または6の例を繰り返し提示）または交互（トークン1と8の例を提示）のいずれかの曝露を受けた。二峰性分布に曝露された乳児は、非交互試行よりも交互試行を長く聞いたが、単峰性分布に曝露された乳児の聴取時間に差はなかった。この結果は、年齢に関係なく、二峰性分布に曝露された乳児は、単峰性条件の乳児よりも分布の両端の音をよりよく識別できることを示している。この種の統計的学習は、乳児が遷移確率ではなく頻度を追跡する必要があるため、語彙獲得で使用されるものとは異なり、「分布学習」と呼ばれている。^{[ 10 ]}

分布学習は、乳児が最初は区別するのが難しい 2 つの音素を区別するのに役立つこともわかっています。Maye、Weiss、および Aslin は、最初は区別するのが難しかった非母語の対比の二峰性分布にさらされた乳児は、同じ対比の単峰性分布にさらされた乳児よりも、その対比をよりよく区別できることを発見しました。^{[ 13 ]} Maye らはまた、乳児が対比の特徴 (つまり、有声化開始時間) を抽象化し、その特徴を異なる調音位置の同じタイプの対比に一般化できることを発見しました。これは、大人では見つかっていない発見です。

音韻習得における分布学習の役割に​​関するレビューの中で、Werker らは、分布学習は音韻カテゴリーが習得される唯一のメカニズムではないと指摘している。^{[ 10 ]}しかし、この種の統計的学習メカニズムがこのスキルにおいて役割を果たすことは明らかであるように思われるが、研究は継続中である。^{[ 10 ]}

音韻習得の統計的手がかりに関する関連発見として、知覚的磁石効果として知られる現象がある。^{[ 14 ] [ 15 ] [ 16 ]}この効果では、ある人の母語の典型的な音素が、類似の音素に対する「磁石」として働き、類似の音素は典型的な音素と同じカテゴリーに属するものとして知覚される。この効果の最初のテストでは、成人参加者は、特定の音素の与えられた例が参照音素と異なるかどうかを示すように求められた。^{[ 14 ]}参照音素がその言語の非典型的な音素である場合、音間の主観的な距離が同じであっても、成人も生後6ヶ月の乳児も、典型的な音素の場合よりも他の音への一般化が少ない。^{[ 14 ] [ 16 ]}つまり、大人も乳児も、特定の音素が参照音素と異なることに気づく可能性は、参照音素が非典型的な例である場合の方が、典型的な例である場合よりも高い。プロトタイプ自体は、分布学習プロセスを通じて発見されるようで、乳児は特定の音が出現する頻度に敏感で、最も頻繁に出現する音をその言語の典型的な音素として扱う。^{[ 11 ]}

ゴメスとゲルケンが行った一連の 4 つの実験からの証拠は、子どもが人工文法に 2 分未満触れるだけで文法構造を一般化できることを示唆している。 ^{[ 9 ] [ 20 ]}最初の実験では、11 ～ 12 か月の乳児が、一定の文法構造を持つ無意味語で構成された人工文法で訓練された。テストでは、乳児は新しい文法的に正しい文と文法的に正しくない文の両方を聞いた。乳児は文法的に正しい文に長く注意を向けた。これは、乳児は一般的に、言語の改変された例よりも自然な例に長く注意を向けることを示唆する以前の研究と一致している。^{[ 21 ]} (この馴染みやすさの好みは、語彙の獲得と統語論の獲得の違いにより、単語学習の研究で一般的に見られる新規性の好みとは異なる。) この発見は、幼い子どもは最小限の接触の後でも言語の文法構造に敏感であることを示している。ゴメスとゲルケンはまた、この感受性は文法的に誤った接続詞が文の途中にある場合に顕著であること（最初の実験ではすべての誤りが文の最初と最後に発生したのとは対照的）、結果は文法以外の何かによって引き起こされる文法的に正しい文に対する生来の好みによるものではないこと、そして子供たちは文法規則を新しい語彙に一般化できることを発見した。

これらの研究を総合すると、乳児は限られた言語への接触からでもかなりの量の統語的知識を抽出できることが示唆される。^{[ 9 ] [ 20 ]}子どもたちは、テスト文の文法違反が文末にあるか文中にあるかに関わらず、明らかに文法異常を検出した。さらに、文法の個々の単語が変更された場合でも、乳児はテスト段階で文法的に正しい文字列と文法的に正しくない文字列を区別することができた。この一般化は、乳児が語彙固有の文法構造を学習しているのではなく、その文法の一般的な規則を抽象化し、それらの規則を新しい語彙に適用していることを示している。さらに、4つの実験すべてにおいて、文法構造のテストは人工文法への最初の接触が終了してから5分後に行われたため、乳児は短い遅延の後でも学習した文法抽象化を維持できたことが示唆される。

同様の研究で、サフランは、統計的な規則性以外に句構造の手がかりがない人工言語に触れた後、大人と年長の子供（ 1年生と2年生）も構文情報に敏感であることを発見した。 ^{[ 22 ]}大人と子供の両方が、参加者の主な目標が言語を聞きながら別のタスクを完了することである「偶発的」な接触条件下であっても、偶然よりも高い割合で文法的に正しくない文を選別することができた。

構文情報の統計的学習を扱った研究の数は限られているものの、入手可能な証拠は、統計的学習メカニズムが子供の言語学習能力に貢献している可能性が高いことを示唆している。^{[ 9 ] [ 17 ]}

単語の意味を学習するための統計的学習メカニズムも提案されている。具体的には、YuとSmithは、成人に物体の写真を見せ、無意味な単語を聞かせるという2つの研究を行った。^{[ 28 ]}各無意味な単語は特定の物体とペアになっていた。単語と指示対象のペアは全部で18組あり、各参加者は条件に応じて一度に2つ、3つ、または4つの物体を見せられ、それらの物体の1つに関連付けられた無意味な単語を聞かされた。各単語と指示対象のペアは、トレーニング試行中に6回提示された。トレーニング試行の完了後、参加者は強制選択テストを受け、与えられた無意味な単語に一致する正しい指示対象を選択するように求められた。参加者は偶然よりも頻繁に正しい項目を選択することができた。著者らによると、これはトレーニング試行全体にわたって共起確率を追跡するために統計的学習メカニズムを使用していたことを示している。

別の仮説としては、この種の課題に取り組む学習者は、統計的学習メカニズムではなく、「提案して検証する」メカニズムを使用している可能性があるというものがあります。^{[ 29 ] [ 30 ]} Medina らと Trueswell らは、Yu と Smith はトレーニングの最後に知識を追跡しただけで、試行ごとに知識を追跡しなかったため、参加者が共起の統計的確率を本当に更新していたのか (したがって複数の仮説を同時に維持していたのか)、それとも代わりに単一の仮説を形成して次の試行でそれを検証していたのかを知ることは不可能だと主張しています。^{[ 28 ] [ 29 ] [ 30 ]}例えば、参加者に犬の写真と靴の写真が提示され、意味のない単語vashを聞いた場合、 vash は犬を指していると仮説を立てるかもしれません。次の試行では、靴の写真とドアの写真を見て、再びvashという単語を聞くかもしれません。統計的学習が単語と指示対象の対応関係を学習するメカニズムであるならば、参加者はドアよりも靴の絵を選択する可能性が高くなるだろう。なぜなら、靴は100%の確率で「vash」という単語と関連して提示されるからである。しかし、参加者が単に単一の仮説を立てているだけであれば、 「vash」が以前に提示された文脈を思い出せない可能性があり（特に、実験条件のように、 「vash」の2回の提示の間に他の単語を用いた試行が複数回ある場合）、そのため2回目の試行では偶然に頼ることになる。この提案された単語学習メカニズムによれば、参加者が最初の試行で「vash」が靴を指していると正しく推測していれば、その仮説は次の試行で確認されることになる。

これら 2 つの可能性を区別するために、Trueswell らは Yu と Smith が行った実験と同様の一連の実験を行ったが、参加者には各試行で単語と指示対象のマッピングの選択を示すように求められ、各試行では単一のオブジェクト名のみが提示された (オブジェクトの数は変化する)。^{[ 28 ] [ 30 ]}したがって、参加者は最初の試行で選択を強いられたときには偶然であったことになる。その後の試行の結果は、参加者がこれらの実験で統計的学習メカニズムを使用していたのではなく、代わりに提案と検証のメカニズムを使用しており、一度に 1 つの潜在的な仮説だけを念頭に置いていたことを示している。具体的には、参加者が最初の無意味語の提示で (5 つの可能な選択肢の表示から) 間違った単語と指示対象のマッピングを選択した場合、その単語の次の試行で正しい単語と指示対象のマッピングを選択する可能性は依然として偶然、つまり 20% であった。しかし、参加者が最初に提示された無意味な単語に対して正しい単語と指示対象の対応関係を選択した場合、その単語が次に提示された際に正しい単語と指示対象の対応関係を選択する確率は約50%でした。これらの結果は、参加者が2つの選択肢から1つだけを選ぶ条件でも再現されました。これらの結果は、参加者が個々の提示の周囲の文脈を記憶しておらず、したがって単語と指示対象の対応関係を決定するために統計的な手がかりを使用していなかったことを示唆しています。その代わりに、参加者は単語と指示対象の対応関係について仮説を立て、その単語が次に提示された際に、それに応じて仮説を検証または否定していると考えられます。

全体として、これらの結果は、Medina らによる同様の結果とともに、参加者に最初の出現時でさえマッピングを仮説立てるよう求めるこれらの実験（つまり、状況横断的ではない）では、単語の意味は統計的学習メカニズムによって学習されない可能性があることを示している。^{[ 29 ]}しかし、提案して検証するメカニズムを統計的学習メカニズムと比較すると、前者は個々の学習軌跡を再現できず、後者ほど適合しなかった。^{[ 31 ]}

さらに、統計的学習だけでは、それが大きな役割を果たしていることが示されている言語習得の側面さえも説明できません。たとえば、Kuhl 、Tsao、およびLiuは、実験室で中国語ネイティブスピーカーと時間を過ごした英語学習中の乳児は、対照条件の乳児とは異なり、中国語にはあるが英語にはない音素を区別できることを発見しました。^{[ 32 ]}この対照条件の乳児は、実験条件の乳児と同じ頻度で実験室に来ましたが、英語にしか触れませんでした。後日テストしたとき、彼らは中国語の音素を区別できませんでした。2番目の実験では、著者らは乳児に中国語話者の音声または視聴覚録音を提示し、乳児が中国語の音素を区別する能力をテストしました。この条件では、乳児は外国語の音素を区別できませんでした。この発見は、社会的相互作用が言語学習に不可欠な要素であり、乳児が言語を聞くという生データに触れたとしても、社会的相互作用を経験していなければ、そのデータに含まれる統計的な手がかりを活用することはできないことを示している。^{[ 11 ]}