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最適性:ニューラルネットワークから普遍的な文法まで

A Prince1, P Smolensky

  • 1Department of Linguistics and Rutgers Center for Cognitive Science, Rutgers University, 18 Seminary Place, New Brunswick, NJ 08903, USA. prince@ruccs.rutgers.edu

Science (New York, N.Y.)
|March 14, 1997
PubMed
まとめ

神経コンピューティングの原則,特に最適化は,新しい文法的な枠組みである最適性理論の基礎を形成します. この理論は,文法性 (grammaticality) が最適性 (optimality) に相当することを示唆し,言語現象と言語普遍性を説明するものである.

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科学分野:

  • コグニティブ・サイエンス コグニティブ・サイエンス
  • 言語学 言語学とは
  • 計算神経科学とは

背景:

  • 神経コンピューティングの理論は,精神的プロセスの公式化に適用できる原則を提供します.
  • オプティマイゼーションは,文法に潜在的影響を及ぼすニューラルコンピューティングの重要な原則です.

研究 の 目的:

  • 神経コンピューティング,特に最適化からの概念が,心の公式理論にどのように情報を提供できるかを探求する.
  • 象徴的な言語構造の最適化に基づく新しい文法アーキテクチャとして最適性理論を導入する.

主な方法:

  • 象徴的な言語構造に最適化の原理を適用する.
  • この最適化原理に基づいた新しい文法構造,最適性理論を開発する.

主要な成果:

  • 文法性は最適性と同等であるという命題は,言語学理論に新しい視点を提供します.
  • この枠組みは,子どもの言語の生産と理解,そして言語の学習可能性を含む多様な現象に光を当てています.

結論:

  • 最適性理論は,計算原理に基づいた文法構造を理解するための正式な枠組みを提供します.
  • このアプローチは,言語的普遍性と言語の多様性に関する根本的な疑問に取り組んでいます.