研究者紹介
- 人間がコトバの意味を理解するとは、そのコトバの背後にある常識や背景知識（フレーム）を理解すること、という仮説に基づき、日本語に関して母語話者が持つフレーム知識を整理し例文に意味タグをつけた「日本語フレームネット」というオンライン言語資源を構築中です。AIに人間の持つフレーム知識を統合する方法をAI・自然言語処理研究者と模索しています。
研究業績紹介
- ■フレーム・構文間の相互関係の考察
・研究目的: フレーム・構文間の相互関係を分析することで、話者の持つ言葉の意味と構造に関する知識をモデル化する
- タイトル: Ohara, Kyoko. 2018. Relations between frames and constructions: A proposal from the Japanese FrameNet Constructicon. In Lyngfelt, B. et al. (Eds.) Constructicography: Constructicon Development across Languages, 141-164.
■多言語間構文ネットワークの考察
・研究目的: フレーム知識を介して、複数言語の構文ネットワークを相互に結びつけることで、マルチリンガル話者の持つ言葉の知識をモデル化する
- タイトル: Hasegawa, Yoko, Russell Lee-Goldman, Kyoko Hirose Ohara, Seiko Fujii, and Charles J. Fillmore. 2010. On expressing measurement and comparison in English and Japanese. In Boas, Hans C. (Ed.), Contrastive Studies in Construction Grammar. pp.169-200. Amsterdam: John Benjamins Publishing.
■日本語フレームネット上の意味フレームと京大格フレームの対応づけ
・研究目的: AI・自然言語処理的手法を用いて日本語フレームネット (JFN) 上の豊富な意味情報を大規模な統語情報を含む京都大学格フレーム（KCF）と統合することで、AI・自然言語処理システムに有効な言語資源とする
- タイトル: Kyoko Ohara. 2022. Combining two kinds of frame knowledge with crowdsourcing. In Kristian Bensenius (Ed.) Valency and constructions: Perspectives on combining words. pp. 131-154. Gothenburg: University of Gothenburg.
研究の応用領域
- ・話者の持つグラウンディングされたフレーム知識の大規模言語モデルへの統合
・英語教育と日本語教育
・言語科学に基づく生成AIリテラシー教育の促進
社会的意義
- ・言語科学研究の進展
・AI・言語処理技術の進展
・コミュニケーションリテラシーと言語リテラシー教育の促進
・多言語コミュニケーションの促進