語ベクトル表現から句ベクトル表現へ
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概要
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Miikkulaineはパックプロパゲーションを拡張し、ニューラルネットのリンクの重みだけでなく、入力信号そのものも更新する方法を考案した。またこの方法を利用してFGREPと呼ぶニューラルネットにcase-role assignmentを学習させ、コーパスから単語のベクトル表現が自動獲得できることを示した。 我々はFGREPの目標出力パターンに変更を加えることで、学習を安定・高速化することに成功した。また新たに2つのニューラルネットを追加することで、1単語からなる名詞だけでなく、「形容詞十名詞」型の名詞句も入力文の格要素として受け付けられるようにした。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-03-05
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
-
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
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