SCALA：社会的文脈における言語習得の計算モデルのための青写真

言語習得に関する理論とデータは、言語信号自体に見られる構造に関する情報から、環境の文脈から収集された情報や社会的相互作用に至るまで、さまざまなキューが使用されることを示唆しています。私たちは、ソーシャル学習者が利用できる情報の種類と言語関連情報を抽出するために必要な計算メカニズムとの関係を明確にする初期言語学習者（SCALA、言語習得の社会的計算アーキテクチャ）の計算モデルの青写真を提案します。そしてそれから学びます。SCALAは、言語の習得に関するさまざまな見解を統合し、将来の大規模な経験的研究のために正確な推奨事項を作成することができます。

Theories and data on language acquisition suggest a range of cues are used, ranging from information on structure found in the linguistic signal itself, to information gleaned from the environmental context or through social interaction. We propose a blueprint for computational models of the early language learner (SCALa, for Socio-Computational Architecture of Language Acquisition) that makes explicit the connection between the kinds of information available to the social learner and the computational mechanisms required to extract language-relevant information and learn from it. SCALa integrates a range of views on language acquisition, further allowing us to make precise recommendations for future large-scale empirical research.