実数ベクトルによる語句の表現の試み
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概要
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本稿では、日本語語句の意味を実数ベクトルを用いて表現する方法について述べる。この意味表現ベクトルは、ニューラルネットを用いて、コーパスからボトムアップに学習する。この際、似た意味を持つ語句には似たベクトルを割り当てることを目標とする。また複数の語句に同一の意味表現ベクトルか割り当てられることを避けるため、意味表現ベクトルから語句の表層表現への逆変換のタスクを新たな制約として与える。さらに同じ文法範疇の語句同士だけでなく、異なる文法範疇に属する語句の間でも意味的類似度が計算できるように、意味表現ベクトルの次元数は常に一定とする。計算機上で簡単なシミュレーションを行ったところ、本稿の手法を用いることで、ほぼ期待通りの結果を得ることができることがわかった。
- 1995-11-17
著者
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