@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00050709,
 author = {武田, 稔也 and 東条, 敏 and Toshiya, Takeda and Satoshi, Tojo},
 issue = {63(1999-ICS-117)},
 month = {Jul},
 note = {言語獲得のモデル化は，認知科学における大きなテーマであり，原型言語から，進化，適応により，普段我々が使用する真の言語を獲得する過程においては自動化というスキルが存在する．本稿ではマルチエージェント環境での確率文脈自由文法(robabilisticContext?Free　Grammar，PCF)の文法規則の共有化を自動化のプロセスの一部と考える．ここでは，各文法規則に確率を割り振り，会話における有用な規則を重視することにより，エージェント間での文法の共有化を目指す．実験には大規模並列計算機を使用し，各プロセッサ間での発話，認識という経験的学習によりチューニングし自己組織化を行うと同時に，仮説推論により文法規則を新たに生成し，共有文法を組織化するモデルの定式化を行う．, Modeling language acquisition is one of important theme in cognitive science, where we can find the skill called 'automatization' in the process of language evolution from primitive form to mature language. In this paper, we propose a model of grammar sharing using PCFG as well as inductive logic programming. In that process, each processor exchanges utterances and recognizes the other, and the probability for the common grammar rules are tuned to be shared. We design an experimentation for a large-scale parallel computer.},
 title = {確率文脈自由文法を用いたエージェント間での言語共有},
 year = {1999}
}