教員詳細
FACULTY
Research and Industry-Academia Collaboration
研究・産学連携
キルパトリック アレクサンダー KILPATRICK Alexander
准教授
教育
- 担当科目 - 大学
- 担当科目 - 大学院
研究
- 研究分野
-
言語学
情報学基礎論
計算科学
言語心理学
言語における認知処理
跨言語分析（英語と日本語）
象徴性と音の象徴性
言語における情報理論（エントロピー、サプライズ、冗長性）
計算言語学と統計モデル
第二言語習得とESL教育
言語学における実験設計
音韻構造と音素レベルでの処理
言語進化とコミュニケーション機能
- 略歴
- 2016 – 2020
Doctor of Philosophy / University of Melbourne
Ph.D. in Applied Linguistics.
2014 – 2015
Bachelor of Arts (Honours) / University of Melbourne
Applied Linguistics.
2011 – 2014
Bachelor of Arts/Bachelor of Education / La Trobe University
Double degree in Arts (Linguistics) and Education (English as a Second Language).
- 現在の研究課題
- 現在の研究テーマは、言語処理における情報理論の応用に焦点を当て、特にエントロピー、冗長性、サプライズが言語理解と産出に与える影響を調査しています。また、AIや機械学習技術、統計的テストやモデルを使用して、これらの認知プロセスをより深く理解する方法を探求しています。
- 研究内容キーワード
- 所属学会
パーソナルデータ
- 趣味
- 趣味は料理、水彩画、そして娘たちと遊ぶことです。
- 子供時代の夢
- 学生時代は、プロのオーストラリアン・フットボール選手か消防士になるのが夢でした。
- これからの目標
- 私の夢は、たとえ小さなものであっても、人類の言語や思考、そして「人間であること」の理解を深めるために、科学に永続的な貢献をすることです。
- 座右の銘
- 私は自分の仮説が間違っている可能性が高いという前提から研究を始めます。この姿勢は、予想外の結果を受け入れる柔軟さを保ち、真の発見を促します。そして、証拠が仮説を支持するとき、その意味はより深くなります。研究において「間違い」は失敗ではなく、前進のための一部なのです。
- 愛読書
- Do Androids Dream of Electric Sheep? – Philip K. Dick
The Hitchhiker’s Guide to the Galaxy – Douglas Adams
Foundation – Isaac Asimov
- 学生へのメッセージ
- 言語は単なるコミュニケーションの手段ではなく、私たちの思考や感情、そして世界との関わり方を映し出す窓でもあります。言語学に興味がある人も、英語を上達させたい人も、「言葉が世界をどう形づくるか」に関心がある人も、一緒に学ぶ時間が刺激的で実りあるものになることを願っています。質問すること、新しいアイデアに挑戦すること、間違えることを恐れないでください。言語の学びも、研究も、「好奇心」と「勇気」が鍵です。一緒に探求していきましょう。
主な著書・論文
Flaksman. M. & Kilpatrick, A. (In Press) Against the tide: How language-specificity of imitative words increases with time (as evidenced by Surprisal). In M. Flaksman and P. Akumbu (eds.) SKASE Journal of Theoretical Linguistics.
Kilpatrick, A. J. & Bundgaard-Nielsen, R. L. (In Press). Exploring the Dynamics of Shannon’s Information and Iconicity in Language Processing and Lexeme Evolution. Plos one.
Kilpatrick, A. (2025). The negativity bias is encoded in language. JASA Express Letters, 5(2).
Ngai, C. H., Kilpatrick, A. J., & Ćwiek, A. (2024). Sound symbolism in Japanese names: Machine learning approaches to gender classification. Plos one, 19(3), e0297440.
Kilpatrick, A. J., & Ćwiek, A. (2024). Using artificial intelligence to explore sound symbolic expressions of gender in American English. PeerJ Computer Science, 10, e1811.
Kilpatrick, A. J., Ćwiek, A., Lewis, E., & Kawahara, S. (2023). A cross-linguistic, sound symbolic relationship between labial consonants, voiced plosives, and Pokémon friendship. Frontiers in Psychology, 14, 722.
Kilpatrick, A. J., Ćwiek, A., & Kawahara, S. (2023). Random forests, sound symbolism and Pokémon evolution. Plos one, 18(1), e0279350.
Kilpatrick, A. J., Kawahara, S., Bundgaard-Nielsen, R., Baker, B., & Fletcher, J. (2020). Japanese Perceptual Epenthesis is Modulated by Transitional Probability. Language and Speech, 0023830920930042.
Kilpatrick, A. J., Bundgaard-Nielsen, R. L., & Baker, B. J. (2019). Japanese co-occurrence restrictions influence second language perception. Applied Psycholinguistics, 40(2), 585-611.
Kilpatrick, A. J. & Flaksman, M. (2025). The Exception of Humor: Iconicity, Phonemic Surprisal, Memory Recall, and Emotional Associations. In Proceedings of the 1st Workshop on Computational Humor.
Kilpatrick, A. J. & Peperkamp, P. (2024). Coarticulation and Transitional Probability in Japanese Perceptual Epenthesis. Proceedings of the 19th Australasian International Conference on Speech Science and Technology.
Kilpatrick, A. J. & Bundgaard-Nielsen R, L. (2024). Decoding Informativity and Iconicity in American English. Proceedings of the 19th Australasian International Conference on Speech Science and Technology.
Kilpatrick, A. J. (2024). Information Equilibration in English and Japanese Morphemes. Proceedings of the 19th Conference on Laboratory Phonology.
Kilpatrick, A. J. (2024). Sound Symbolism in Automatic Emotion Recognition and Sentiment Analysis. Proceedings of Cognitive A.I.
Kilpatrick, A. J. & Wang, Y. (2023). Training Artificial Intelligence to Assess ESL Writing Using Complexity Measures. The Japanese Society for Language Sciences Handbook.
Kilpatrick A. J. & Kawahara, S. (2022). Using Random Forests to Identify Sound Symbolic Relationships in Pokémon Names. Proceedings of the 13th Iconicity in Language and Literature conference.
Kilpatrick A. J., Kawahara, S., Bundgaard-Nielsen R. L., Baker B. J. & Fletcher, J. (2019). Predictability, Word Frequency and Japanese Perceptual Epenthesis. Proceedings of the 19th International Congress of Phonetic Sciences.
Kilpatrick A. J., Kawahara, S., Bundgaard-Nielsen R. L., Baker B. J. & Fletcher, J. (2018). Japanese Listeners Are More Likely to Perceive Illusory Vowels in Predictable Contexts. Proceedings of the 2018 Annual Meeting on Phonology.
Kilpatrick A. J., Kawahara, S., Bundgaard-Nielsen R. L., Baker B. J. & Fletcher, J. (2018). Japanese
Vowel Devoicing Modulates Perceptual Epenthesis. Proceedings of the Seventeenth Australasian International Conference on Speech Science and Technology (pp. 121-124). ASSTA: Sydney, Australia.
Kilpatrick A. J., Kawahara, S., Bundgaard-Nielsen R. L., Baker B. J. & Fletcher, J. (2018). Japanese coda [m] elicits perceptual epenthesis and assimilation. Proceedings of the ISAPh 2018 international symposium on applied phonetics.
Kilpatrick A. J., Bundgaard-Nielsen R. L. & Baker B. J. (2016). Japanese Vowel Deletion Occurs in Words in Citation Form. Proceedings of the Sixteenth Australasian International Conference on Speech Science and Technology (pp. 325-328). ASSTA: Sydney, Australia.,Flaksman. M. & Kilpatrick, A. (In Press) Against the tide: How language-specificity of imitative words increases with time (as evidenced by Surprisal). In M. Flaksman and P. Akumbu (eds.) SKASE Journal of Theoretical Linguistics.
Kilpatrick, A. J. & Bundgaard-Nielsen, R. L. (In Press). Exploring the Dynamics of Shannon’s Information and Iconicity in Language Processing and Lexeme Evolution. Plos one.
Kilpatrick, A. (2025). The negativity bias is encoded in language. JASA Express Letters, 5(2).
Ngai, C. H., Kilpatrick, A. J., & Ćwiek, A. (2024). Sound symbolism in Japanese names: Machine learning approaches to gender classification. Plos one, 19(3), e0297440.
Kilpatrick, A. J., & Ćwiek, A. (2024). Using artificial intelligence to explore sound symbolic expressions of gender in American English. PeerJ Computer Science, 10, e1811.