多言語話者になるための脳科学的条件――新たな言語の文法習得を司る脳部位を特定―― | 東京大学
2024年1月19日 国立大学法人 東京大学 マサチューセッツ工科大学 一般財団法人 言語交流研究所 発表のポイント 英語やスペイン語等の習得経験のある日本語母語話者が、新たにカザフ語の文に音声で触れた時、その文法習得を司る脳部位を特定しました。 この新たな言語習得を司る脳部位は、これまで母語や第2言語の文法処理に関わる「文法中枢」として研究チームが特定してきた「左下前頭回の背側部」と完全に一致しました。 多言語の習得効果が累積することで、より深い獲得を可能にするという仮説「言語獲得の累積増進モデル」が、脳科学によって明確に裏付けられました。 発表概要 東京大学大学院総合文化研究科の酒井邦嘉教授と梅島奎立助教は、マサチューセッツ工科大学言語哲学科のスザンヌ・フリン教授との共同研究において、新たな言語に触れた時に「誰が、何時、何を」習得したかを司る脳部位を初めて特定しました。この研究は、一般
Metaの「Llama 2」をベースとした商用利用可能な日本語LLM「ELYZA-japanese-Llama-2-7b」を公開しました｜ELYZA, Inc.
Metaの「Llama 2」をベースとした商用利用可能な日本語LLM「ELYZA-japanese-Llama-2-7b」を公開しました 本記事のサマリーELYZAが「Llama 2」ベースの商用利用可能な日本語LLM「ELYZA-japanese-Llama-2-7b」を一般公開 性能は「GPT-3.5 (text-davinci-003)」に匹敵、日本語の公開モデルのなかでは最高水準 Chat形式のデモや評価用データセットも合わせて公開 既に社内では、130億、700億パラメータのモデルの開発も進行中 はじめにこんにちは。ELYZAの研究開発チームの佐々木、中村、平川、堀江です。 この度ELYZAは、Metaの「Llama 2」をベースに、日本語による追加事前学習を行なった日本語言語モデル「ELYZA-japanese-Llama-2-7b」と、そこにELYZA独自の事後学習を施した「
「言語学の父」が生み出した文法の謎が2500年の時を経てついに解き明かされる
紀元前5世紀頃のインドの文法学者であり、「言語学の父」とも呼ばれるサンスクリット文法学者・パーニニが作成した文法規則を解読することに研究者が成功しました。 In Pāṇini We Trust: Discovering the Algorithm for Rule Conflict Resolution in the Aṣṭādhyāyī https://www.repository.cam.ac.uk/handle/1810/332654 Ancient grammatical puzzle solved after 2,500 years https://phys.org/news/2022-12-ancient-grammatical-puzzle-years.html A 2,500-Year-Old Puzzle from Ancient India Has Finally Be
京大の博論を元にした本が東大紀要の書評でフルボッコされてる件
日本の大学、特に文系の学問に対する風当たりが厳しい昨今、文系の学者達は自分たちの存在意義を示そうと必死だ。大学で行われている文系の研究は、どう役に立つかはともかく、それ自体研究としてちゃんとしたものなんだ！ということは前提となっているし、みんなそう信じている。文系の先生達は決してSTAP細胞のようなデタラメをやっているのではないと。 だが、それは本当か？ 証拠はあるのか？ 最先端の研究は専門家でさえ評価が難しい。たとえばアインシュタイン。一般・特殊相対性理論を作ったけど、時代の先を行き過ぎていて正当な評価がされなかったそうで、ノーベル賞は他の業績に対して与えられた。文系の研究も基本的には同じで、研究の良し悪しを判断できる人は極少数だ。だから、知らないうちにトンデモない研究がはびこっていて、それに社会的評価が伴っていても、ほとんどの人にはわからない。専門家が厳正に評価してくれていることを信じ
自然言語処理ってなに？課題は？ 研究者に聞く、エンジニアが学術論文を読み解くための技術 - エンジニアHub｜若手Webエンジニアのキャリアを考える！
自然言語処理ってなに？課題は？ 研究者に聞く、エンジニアが学術論文を読み解くための技術 多くのサービスに実装される自然言語処理ですが、そもそも一体どのような技術なのでしょうか？東京工業大学で研究にあたる、西川 仁助教に自然言語処理の歴史と現在。そしてどのような課題があるかをうかがい、さらにエンジニアが学術論文を読み解き、役立つ情報を手にするための手法も聞きました。 技術に関する最新の情報を得るための手段は様々ですが、“学術論文を読む”とは、その有力な手段の一つでしょう。しかし、数多くある論文から、自分の目的とする情報をいかに探し出し、いかに読むのが効率的なのでしょうか。そして、日頃から論文にふれる機会の多い研究者の方はどのように論文から情報収集を読み解いているのでしょうか。 今回お話をうかがったのは、自然言語処理研究のフロントランナーとして、東京工業大学に所属し、自動要約の研究をされている
中国トップ研究者による自然言語処理の入門者へのアドバイス
スタンフォード大学の博士課程を卒業、対話モデル・強化学習の応用等の分野で多大な成果を残し、現在では中国の自然言語処理スタートアップ Shannon.ai をリードする Jiwei Li (李纪为)氏による、「自然言語処理に入門する際のちょっとしたアドバイス (初入NLP领域的一些小建议)」と題された記事がありましたので、内容を簡単に紹介します。 私もこの分野でかれこれ10年以上、研究開発に携わっていますが、彼のアドバイスには同意するところが多いです。どちらかと言えば、修士・博士課程の学生のような、「自然言語処理の研究に入門する人」を対象に書かれた文章ですが、それ以外、例えば、業務で自然言語処理を使うような方にも有用なアドバイスが多くあります。 彼のような優秀な研究者でも、「PRML を途中で投げ出した」ような体験談が語られているところ、私達にも親近感が持てますね。個人的には、近年の中国と中
みんな日本語の学術言語としての重要性を過小評価しすぎ
この件． https://togetter.com/li/1274544 査読論文持ってないひとが責められるのはまあわかる（査読なし論文でも優れた論文というのは有り得るし，そういうのも業績として認められるべきではあろうが，このご時世ではまあ査読論文は持っといた方がいいよな……）．でも英語論文を持ってないことが責められる理由になるのは本当に理解できない． 何度も繰り返すけど，フランスでもドイツでもロシアでもスペインでも，そしてたぶん中国や韓国でも，文系の研究業績の大半は自国語だから！ 文系の研究業績が自国語で積み上げられるのは，世界標準だから！ （インドやサハラ以南のアフリカ諸国のように長いこと西欧の植民地になってたり言語の数が多すぎたりして大学教育を英語でやっている国や，ツバルやナウルみたいに小さすぎて自国語のアカデミアが成立しない国を除く．そういう国がうらやましいと言うならもう何も言えな
人文系の文献の取り扱いとか業績についてちょっとだけ - dlitの殴り書き
追記（2018/10/09 20:40ごろ） 記事の公開後だいぶ経ってから思い出したのですが，下記の記事で「まず査読付き論文誌を探す」ことを推奨していたり具体的な雑誌名を挙げていることに気付きました。これこそ良い具体例だったのに最初に示さなかったのはもったいなかったというか，早い段階で読んでいただいた方々には申し訳ないです。言語学・日本語学の中でも「日本語を対象にした文章研究」というやや狭いトピックですが，著書，論文集や紀要論文との付き合い方についても書いてあるので興味のある方はどうぞ。 dlit.hatenadiary.com はじめに 私の専門は言語学（日本語）で研究・教育関係で他の人文社会系や理工系の研究・文化の一部に触れることがあるぐらいなのだけれど（あとアカデミックライティングに関わっている関係で他分野について調べることもある），その狭い範囲ですらいろいろな違いがあってとても「人
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