動的に文脈適応する語彙表現の学習

• Project/Area Number: 26730121
• Research Category: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Research Field: Intelligent informatics
• Research Institution: Nara Institute of Science and Technology
• Principal Investigator: Duh Kevin (DUH Kevin) 奈良先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 助教 (80637322)
• Project Period (FY): 2014-04-01 – 2016-03-31
• Project Status: Discontinued (Fiscal Year 2015)
• Budget Amount: ¥3,640,000 (Direct Cost: ¥2,800,000、Indirect Cost: ¥840,000); Fiscal Year 2016: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000); Fiscal Year 2015: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000); Fiscal Year 2014: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
• Keywords: 自然言語処理 / 機械学習 / 機械学種

Outline of Annual Research Achievements

深層学習による語彙表現の手法を考案した。本年度の具体的な成果は、次の２点である。

１）昨年開発した語彙表現の学習手法を高速化し、大規模データで実行した。様々な従来手法と比べて、文脈情報や外部知識を考慮する提案法の利点と欠点を考察した。

２）リカレントニューラルネットワークを注目し、新たな動的な語彙表現学習手法を提案した。この手法は可変長単語系列の文脈表現が扱えるため、よりフレキシブルなアプリケーションが想像される。機械翻訳システムに取り組んだ。

Research Products

• [Presentation] Joint Case Argument Identification for Japanese Predicate Argument Structure Analysis (2015)
  • Author(s): Hiroki Ouchi, Hiroyuki Shindo, Kevin Duh, Yuji Matsumoto
  • Organizer: Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics
  • Place of Presentation: China National Convention Center, Beijing, China
  • Year and Date: 2015-07-26
• [Presentation] Incorporating Both Distributional and Relational Semantics in Word Representations (2015)
  • Author(s): Daniel Fried, Kevin Duh
  • Organizer: International Conference on Learning Representations (2015)
  • Place of Presentation: San Diego, USA
  • Year and Date: 2015-05-07 – 2015-05-09