言葉と画像だけの結びつけを越えたより豊かな言葉の意味理解を目指して、言葉と様々な主観的感覚（視覚を含む）の間の関係を学習させたいと考えた。このために、言語と画像に加えて様々な主観的感覚を入力とするself-attentionモデルであるSubjective BERTを提案し、特に、機能語（終助詞や助動詞）の獲得に注目して、「おいしい・ね」「おいし・そうだ・よ」などの発話理解を試みた。計算機シミュレーションの中間結果を報告する。

日本語 wikipedia を用いて訓練した単語のベクトル表現集合を意味空間とし，これらに対して射影変換によって文脈効果が得られるかを検討した結果を報告する。射影変換を用いることの利点は，階層構造で表現された意味概念では，詳細な記述，操作，検索過程などと直接関連させることが困難な心的操作を表現可能なことである。射影変換が文脈効果を表す心的操作の一部と見なすことで推論や検索過程が記述可能と考えられる。