連続値と統計的自然言語処理(特別セッション,自然言語とパターン認識の境界)

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概要

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統計的自然言語処理はこれまで,言語を記号的に扱い,その中で構文解析や係り受け解析などの組み合わせ的構造を学習することを主としてきた.しかし,言葉の意味に踏み込もうとすると,われわれは厖大な語彙の裏に潜んだ,連続的な意味的空間に直面せざるを得ない.これらは,離散的構造の推論にも本来は不可欠なものである.また,統計的自然言語処理の進歩に伴い,組み合わせ的方法では不可能だった画像,動画,音声をはじめ,空間的・地理的位置や時系列データ等との統計的な同時モデルが可能になりつつある.長期的にはこれらを統合して,ロボティクスや言語の認知科学の基盤ともなると考えられる.そこで本講演では,意味を扱う最近の種々の確率的トピックモデルを紹介し,上記のような連続データと連携する様々な統計的研究について概観することで,従来独立の分野と考えられてきた,統計的自然言語処理とパターン認識・機械学習がいかに統合され得るかについて考えたい.
一般社団法人電子情報通信学会の論文
2012-06-22

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