単純再帰結合型ネットワークを拡張した語系列予測モデルの提案
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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(語系列予測課題学習)をエルマンネットを用いて行うことによって,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,単語数についてもその個数が限定されている.また学習対象が長文の場合,過去に入力された単語情報が蓄積されていかないといった指摘もされている(Low Memory Accuracy).そこで本論文においては語系列予測課題学習において,文法獲得の精度の向上およびLow Memory Accuracyの課題に対処するため,構造上,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.これは複数のネットワークを用いて分散処理を図り,学習用の例文中に表出する単語の連接情報(バイグラム)を用いて,各ネットワークの入出力構造を決定する.すなわち学習中,新たな単語が表出するたびに,対応したネットワークの入力層のニューロンを追加することによって実現する.さらにネットワークの内部構造の局所結合化を図り,中間層に蓄積される情報を自己フィードバックと文脈フィードバックの2種類のフィードバックにより,過去の単語の履歴情報と文脈情報に分けて学習する方法を提案する.そして語系列予測課題学習を通した実験の結果,提案モデルにおいては次単語予測,文法規則の獲得の精度の向上およびLow Memory Accuracyの改善を示すことができた.
- 2009-08-15
著者
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