単語ベクトル生成法と追加学習可能な言語処理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,単語ベクトル生成法と追加学習が可能な新しいニューラルネットワーク(LPNN)を提案する.単語ベクトル生成法は,シソーラス上でクラスタリングを行うことによって単語ベクトルを生成する手法である.本手法により,単語の意味的な近さが考慮されたベクトル化が可能となった.また,提案ネットワークでは日本語を入力とし,それに関連する知識を出力,そして推論することができる.さらに,追加学習することも可能となっている.一般的な文章を入力としてさまざまな推論実験が行われ,提案ネットワークの優れた特性が確認されている.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2008-03-05
著者
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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