This study demonstrates that in combining a noun (thing) with an adjective (evaluation), several frame elements, which we refer to as competitor, standard, judge, and background scale, are evoked; each element significantly affects the final value-judgment externalized by an adjective expression. Specifically, some or all frame elements are involved in the meaning-making process of adjective expression formation, and they function in a unique and complex manner. To test this assumption, we conducted two simple experiments: a drawing task and an eye-tracking study. The results of these experiments supported our hypothesis.

対象間の関係の関係性を用いる推論を類推という．近年提案された単語埋め込みモデルは類推課題に高精度で回答可能であり，類推をモデル化する上で新たな可能性を示している．しかしこうしたモデルを評価するのに用いられてきた課題は，関係の関係性を用いなくても正答できる可能性がある．本稿では関係の関係性を用いなければ正答できない課題を提案し，単語埋め込みモデルがこうした課題をほとんど解けないことを示すことで，モデルが類推を行っていない可能性を示した．

Cognitive scientists are paying attention to attention. Especially studies about psychological evidence, computational models, and their neural correlates of attention were contributed to the advances of these areas. We also focused on the saliency map and winner-take-all (WTA) circuits and proposed that the WTA function might be implemented in the penultimate layer. Despite differences between physiology and computational modeling such as bottom-up and top-down interactions. Attention is still worth studying and attractive all the scholars who are interested in cognitive functions.

意味の創造過程としての動的な比喩理解の分析と実現のために数学の圏論の概念を用いて提案された不定自然変換理論 (TINT: theory of indeterminate natural transformation, Fuyama & Saigo, 2018; 布山 & 西郷, 2019) の計算論的な実現を目す．その実装の過程で現状の諸課題を浮かび上がらせ，その解決案を提案する．

本論文は自然言語文の理解を，取引サイクルを形成する市場アルゴリズムとして解釈した．市場モデルは協力ゲームの一種であり，また三重対角化を用いたその数値表現が提案された．コンピュータ実験として，日本語WordNetを用い，語義説明を節形式に翻訳し，語義の写像で定義されるゲームのコアを求めた．またベクトル・行列に再表現して三重対角化を行った．

「pならばq」という形式をとる条件文を人間が解釈する際,論理学上の古典的な定義と人間の直感的解釈に相違があることが知られており,加えて近年新たなアプローチの真理値表としてJeffrey tableが提唱されている.また条件文の確率的判断についての先行研究ではOver らによる研究がある.この研究での実験を参考に日本語条件文で実験を行い,日本語での条件文の確率的解釈の分析および, Jeffrey tableの妥当性を検証を行なった.

「pならばq」という形式をとる条件文の真理値について人間が解釈する際,「真」,「偽」だけでなく「不確実」をとることが知られている.この「不確実」の取りうる値について, Jeffreyは真を1,偽を０としたとき0から1の確率値P(q|p)をとるとし, Wang & Zhuがその検証を行った.しかし実験の設計や方法には議論の余地も見られた.そこで本研究ではWang & Zhuの実験を改善して日本語での追試を実施し,結果の比較を行なった.

日本語の282種の文の容認度評定と共に11種類の社会属性の値を1880名分取得した．層別解析で有意差が生じた事例数はQ1，Q7，Q4，Q9，Q2，Q10，Q5，Q3，Q6，Q8，Q11[影響力の順]でそれぞれ34(11.3%)，22(7.3%)，21(7.0%)，21(7.0%)，20(6.7%)，19(6.3%)，17(5.7%)，16(5.3%)，13(4.3%)，13(4.3%)，11(3.7%)だった．

自然言語処理の分野で活用されているword2vec により学習された分散表現上では，単語の意味的な変換をベクトル演算として計算できることが知られており，アナロジー操作と呼ばれている．本論文では, アナロジー操作を可能にするベクトル空間が,学習処理でどのように構築されていくのか，圏論を用いて定式化を試みる.層を用いたベクトル空間の構成を示し，導来圏の導入による学習時のベクトル空間の代数構造を捉えるに方法について議論する．

昨今，ディープラーニングの進展が急速に高まりを見せながらも，人間関係を配慮した対話ではなくなっている。自然な発話だけでなく、対人配慮した会話は、生活する上で必要不可欠である。この中で，本稿は，従来の制御文により対話応答文生成のアプローチを言語学の語用論の視点、とりわけポライトネスと敬語を主とした配慮表現とを用いたものである。縦断的対話データも含め、配慮表現コーパスを作成し、分析手法も提示したものである。