ARTによる単語の出現頻度処理を応用した概念関係の獲得

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概要

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自然言語理解は不完全情報下での問題解決という不良設定問題のため、電子計算機の飛躍的発展にも関わらず、いまだ明解な手法が確立されていない。そのため、従来とは異なったアプローチが期待されている。本研究ではその試みの一つとして、ニューラルネットを利用した自然言語理解について考察を加えている。単語の使用頻度を教師なしニューラルネットであるARTで処理するだけで、自然言語文書をクラスタリングし、そこから単語の連想関係を取得できる可能性があることはすでに示されている。そこで、本稿ではさらに進めて単語の用法に着目することで、そのクラスタリングについて定量的な評価を得ることに成功したので、この点について報告する。
1994-03-07

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