ニューラルネットを用いた意味表現形式の自動獲得

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概要

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実数ベクトルは語の意味表現形式として適していると考えられる。本稿ではニューラルネットを用い、そのような意味表現ベクトルをコーパスから獲得する方法について述べる。ここで用いたニューラルネットは、MiikkulainenのFGREPを元に、単語表現ではなく格表現を出力するように変更を加えたものである。この変更よって、必要とされるユニット数の削減および学習の高速化が実現された。また、獲得された単語表現ベクトルは、コーパス内での語の使われ方を反映した分布を示した。さらにクロスバリデーションテストを行い、このニューラルネットの一般化能力を確認した。また、ここでの手法を語のみならず句や節などのより高次の範疇へと応用するための方法について考察する。
1998-10-16

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