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ホームことばの伝達内容とそのプロセス
SDGsの分類
研究テーマ
人文学
学科の分類
情報科学部情報システム学科

ことばの伝達内容とそのプロセス 「逆」や「反対」はどのように理解されるのか

情報科学部

情報システム学科

黒川尚彦 講師

関連性理論逆

ことばにはさまざまな不思議がたくさんある。その中でもっとも関心があるのは、ヒトはどのように発話を理解するのか、である。ことばによって伝達される内容には明示的なものと非明示的なものがある。特に後者のように、ことばにしていないにもかかわらず、相手の言いたことを理解できるのはなぜだろうか。ヒトは相手の言葉の何を理解し、それはどのように行われるのだろうか。このような問いに、認知語用論の関連性理論の枠組みで分析を行う。

ことばの不思議

・「ペン持ってる?」(「ペンを貸してほしい」と言ってないのになぜ伝わるの?)

・「着る服がない」(服は持っているのにないって?でも嘘をついてるわけじゃないよなあ。)

・「おはよう」(そもそも何を伝えているの?朝が早いってことではないし…。)

・「今日もお向かいさんはコンサートね」(まさか「そのうるさい楽器やめて!」ってこと?)

   (2017年のひらかたパークの広告)

・「逆に」は何を伝えているのか?

 (何かと何かが「逆」だから、何かと「ひらパー」が逆?)

・「逆に」が伝えることはどのように理解されるの?

 (これは広告だから、きっと「ひらパー」には省略されている部分があるはず。)

・そもそも、いったい何が「逆」なのか?

 (省略を補った「ひらパー」から「逆」のことが分かれば、何が「逆」かが理解できるはず。)

研究者INFO: 情報科学部 情報システム学科 黒川尚彦 講師

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福原 和則

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自律的学習者育成のための 英語教材の開発および研究

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中西 知嘉子

エッジAIで高精度画像認識

組み込み市場では,運用コストやセキュリティー,リアルタイム性などの問題から,エッジ(端末側)で単独処理できる「エッジAI」が期待されている.その実現方法であるFPGAによるエッジAIは根強いニーズがありながら,デバイスが高価格,実装が難しいという問題点があった.そこで,我々は,低価格のデバイスをターゲットにし,推論アルゴリズムを解析することで,効率よくアクセラレートする回路をFPGAで実装,処理を最適化することで,低消費電力で高速な推論処理を実現している.

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英語習得において、しばしば躓きの原因となる多義語の前置詞であり、また認知言語学における多義語研究が前置詞に関して最も進んでいることから、認知言語学の知見を生かした中学生向けオンライン教材『アニメで学ぶ 英語前置詞ネットワーク辞典』を開発した。認知言語学で言う「スキーマ図」のアニメ化がポイントである。

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意思決定支援向けAI・マルチエージェント・シミュレーション技術

近年、交通・監視・管制・指揮等の分野では、AI(人工知能)技術の適用により、システムの自動化・高性能化が推進されています。このようなシステムでは、現況を正確に「認識」し、次に起こる状況を高速に「予測」して、「実行」に移すことが求められています。しかし、危機管理などのミッションクリティカルなシステムでは、「実行」(意思決定)までを全てAIに託すには多くの技術的・運用的課題があります。このため、このようなシステムでの意思決定を支援するための研究開発に挑んでいます。

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