階層型ニューラルネットによる語彙的曖昧性の解消
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概要
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本稿では,階層型のニューラルネットを用いて日本語形態素解析時に生じる語彙的曖昧性を解消する実験およびその結果について述べる.ここで使用されているニューラルネットは,先行する自立語の系列を文脈情報として受け取り,その文脈において適切と考えられる単語を出力する.実験に用いたニューラルネットは,単純なフィードフォワード型と,フィードバックループを含むElman型との2種類である.入力層と出力層においては単語の局所表現,すなわち1ユニットが1単語を表現するような表現を採用した.実験の第1段階では,先行する自立語の系列を与えたとき,それに後続する単語と後続しない単語を正しく区別するようニューラルネットに学習を行わせた.データとして用いたのは,実際の出版物に現れた108文である.この結果,いずれの型のニューラルネットにおいても,10個の隠れユニットがあれば上の108文の学習には十分であることがわかった.実験の第2段階では,学習の終了したニューラルネットに対し,別の出版物からの33文を入力することで,獲得された単語選択能力がどの程度一般化されうるかを調べた.結果として,どちらの型のニューラルネットも語彙的曖昧性の生じた552か所のうち90%以上の局面で正しい単語を選択することが確認された.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1995-09-15
著者
-
高橋 直人
日本電信電話株式会社NTTアクセスサービスシステム研究所
-
高橋 直人
電子技術総合研究所自然言語研究室
-
高橋 直人
独立行政法人産業技術総合研究所
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高橋 直人
電子技術総合研究所知能情報部
-
高橋 直人
電子技術総合研究所
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高橋 直人
電総研
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