概念学習におけるプロトタイプモデルと事例モデルは，混合モデルにおける混合要素数の違いとして統一的に表現できる．しかし，一般的に混合要素数は与えられないため推定が必要になる．DP-meansは混合要素数を推定するのに適したアルゴリズムであるが，事例がカテゴリに所属するかしないかの2値的な判断となってしまう．認知モデルとして考えたとき所属度はファジィさを持って表現されたほうが望ましい．そこで，ファジィ所属度を推定できるように拡張を行った．

本研究では、中国語の大規模言語データの統計解析に基づき、述語動詞の影響を考慮した帰納的推論の計算モデルを構成し、心理学実験を行い、計算モデルの妥当性を検証した。さらに本モデルと張他(2013)で構築された中国語の計算モデルと比較し、本研究で構成した計算モデルが中国語の帰納的推論における述語動詞の影響をより正確に表現できていることを実証した。