| 研究課題/領域番号 |
15K16046
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
知能情報学
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| 研究機関 | 茨城大学 |
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研究代表者 |
古宮 嘉那子 茨城大学, 理工学研究科(工学野), 講師 (10592339)
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| 研究協力者 |
鈴木 類 茨城大学, 工学部, 学生
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2017年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2016年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2015年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 語義曖昧性解消 / 教師なし学習 / All-words / all-words / 語義 / 分散表現 / all-word / 日本語 |
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| 研究成果の概要 |
日本語の文章を対象に，文中の全ての単語が辞書のどの意味を持っているのかを同定する仕組みを作成した．この仕組みは教師なし学習といって，用例文とその正解を用いず，ただの平文の文例集（コーパス）だけで実行が可能である．
具体的には，意味を知りたい単語の周りの単語の意味ベクトル（ディープ・ラーニングによって算出したもの）と，意味を知りたい単語の類義語を利用することで，実現した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
日本語を対象としたall-wordsの語義曖昧性解消（文中の全ての単語を対象として単語が辞書のどの意味を持っているのかを同定するタスク）を行う仕組みを提案した．文例集と正解を与えなくても語義曖昧性解消を行う仕組みを提案することができた．
また，この際に使うディープ・ラーニング技術の適切なパラメータや繰り返し回数についても実験によって明らかにした．
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