単語の連接情報を利用した語系列予測モデル
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概要
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エルマンは単純再帰結合型ネットワーク(エルマンネット)を用いて,言語の獲得過程のモデルを提案した.これは,文章を単語単位に区切って現時点の単語を提示し,次単語を予測する学習をエルマンネットで行なうことによって文法特徴を獲得することが可能なことを示唆した.エルマンネットによる文法や語彙の獲得の学習は文法規則に制約を設けた人工文を対象とし,特に含まれる単語数についてはその個数も限定されている.そこで本研究においては,ネットワークの機能の分散処理をはかり,ネットワークの入出力を単語の連接情報(バイグラム)を用いて制限することによって新たな単語を追加学習する際,局所的な構造の変更および学習で済むようにエルマンネットを拡張した語系列予測モデルを提案する.そして次単語予測(語系列予測課題)学習を通して提案モデルの評価を行なう.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-05-19
著者
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