文章概念記憶ニューラルネットワーク
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概要
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本論文では,自然言語を扱うための一手法として,意味ネットワークによって表された文章の記憶,及び想起を実現する新しいニューラルネットワーク(文章概念記憶ニューラルネットワーク-Concepts of Sentences Associative Neural Network:CSANN)を提案する.意味ネットワークは概念の三つ組表現によって表される,概念の三つ組表現とは,自然言語で示された文章中の概念と概念を関係子で結び付けたものである.CSANNは,データの大きさが一意に決めることができず,取扱いの難しい文章データを,概念の三つ組表現に分解して意味ネットワークの形に統合することにより,取扱いを可能にしている.計算機実験では提案ネットワークが文章を記憶できること,欠損のある入力情報に対しても文章の想起ができることを確認し,提案ネットワークの自然言語処理に対しての有効性を確認している.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2002-10-01
著者
-
萩原 将文
慶應義塾大学理工学部情報工学科
-
萩原 将文
慶大
-
黄 炯韜
Nhkコンピューターサービス
-
田中 均
慶應義塾大学理工学部情報工学科
-
萩原 将文
慶應義塾大学大学院理工学研究科
-
萩原 将文
慶應義塾大学 理工学研究科
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- Hisao Ishibuchi, Tomoharu Nakashima, Manabu Nii著, 「classification and Modeling with Linguistic Information Granules: Advanced Approach to Linguistic Data Mining」, 出版社: Springer, 発行日: November 19, 2004, Hardcover 307頁+xi頁 US$129, ISBN 3-540-20767-8, 大きさ24c