階層型ニューラルネットによる深層格解析
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概要
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本論文では, 階層型ニューラルネットワークを用いた新しい深層格解析の手法を提案する.高橋らの提案したネットワークCANは文の深層格解析を行いながら, 単語に対応した実数ベクトル(単語表現ベクトル)を獲得することが可能である.我々は, このCANを基に文が意味的に適格か否かを判定するニューラルネットを実現した.名詞24語, 動詞4語を用い, 計算機で構文的に正しい文を57701文作成し, そのうち意味的にも正しいと受け入れられる文1275文を選択制限性を満たす文として定義することで選択制限性の判定実験を行った.クロスバリデーションテストによって.学習用データに対する学習能力および未学習データに対する一般化能力を調べたところ, 正答率はそれぞれ99.59%, 95.99%であった.また, 学習用データの量が一般化能力に影響を及ぼすことが確かめられた.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2000-10-15
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
-
本木 実
九州産業大学工学部
-
本木 実
九州産業大学
-
嶋津 好生
九州産業大学工学部電気工学科
-
高橋 直人
独立行政法人産業技術総合研究所
-
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
-
高橋 直人
電総研
-
嶋津 好生
九州産業大学電気情報工学科
-
嶋津 好生
九州産業大
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