単語の連接情報を利用した単純再帰結合型ネットワークの拡張(言語モデル・単語)
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概要
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本研究においては単純再帰結合型ネットワーク(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.エルマンは言語の獲得過程のモデルとして単純再帰結合型ネットワークを提案した.これは文章を単語単位に区切り,現時点の単語のみを提示し,次単語を予測する学習(語系列予測課題学習)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できる可能性を示した.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エルマンネットを拡張し,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語系列予測モデルを提案する.これは単一のエルマンネットの機能を複数個のネットワークを用いて分散処理を行ない,ネットワークの入出力を単語の連接情報(バイグラム)を用いて制限した上で,ネットワークの内部構造を局所結合化することによって蓄積される単語の履歴情報と文脈情報を区分し,新たな単語が表出するたびにネットワークを逐次増やしながら学習することによって実現を試みる.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2006-09-12
著者
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