本研究では、「人間らしい」比喩生成原理を、自然言語処理モデルに移植することを視野に、人間と機械学習モデルのAttentionの違いを明らかにすることを目的とした。
分析では、自然言語処理モデルBERTのAttention機構を、人間の視線情報によるAttentionと比較した。検証の結果、人間と機械学習モデルのAttentionには品詞分布に有意な差があることが明らかになった。また、人間の比喩生成構造を解明するために、人間の視線情報からエントロピーを算出し、比喩生成の過程における視線の安定性や変動性について解析を行った。