| 研究課題/領域番号 |
17500149
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
感性情報学・ソフトコンピューティング
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| 研究機関 | 慶應義塾大学 |
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研究代表者 |
萩原 将文 慶應義塾大学, 理工学部, 教授 (80198655)
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| 研究期間 (年度) |
2005 – 2007
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| 研究課題ステータス |
完了 (2007年度)
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| 配分額 *注記 |
3,890千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 390千円)
2007年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2006年度: 900千円 (直接経費: 900千円)
2005年度: 1,300千円 (直接経費: 1,300千円)
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| キーワード | ニューラルネットワーク / 言語処理 / 脳型 / コネクショニストモデル / 推論 / 電子辞書 / EDR |
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| 研究概要 |
本研究は、ニューラルネットワーク、すなわち脳型コンピュータの枠組みで柔軟な情報処理を目指したものである。その大きな研究成果として、
(1)単語のベクトル表現法に関する方向性が見出せたこと、
(2)知識べースとして電子辞書を用いるニューラルネットワークの構築に成功したこと、
があげられる。まず(1)に関して、この成果は大きい。従来のニューラルネットワーク研究において単語を扱う場合、意味的な距離を反映できる表現方法がなかった。そのため、1単語を1要素とするベクトル表現をとらざるを得なかった。したがって、実用的なシステムを目指すためには単語表現のベクトル長は扱う日本語の単語数、すなわち数十万にする必要があり、その時点でニューラルネットワーク研究を極めて困難にしていた。本研究での成果により、ベクトル長が数百ですむようになり、今後の脳型処理へ向けたニューラルネットワーク研究の礎を築くことができたと考えている。
(2)に関しては、(1)での成果を利用して単語間の距離を推論に用いることにより、従来は困難であった類推に近い推論が可能となった。
さらにEDR電子辞書を用いることによって階層構造を作る新しいニューラルネットワークも考案した。これにより、学習によって知識を得ながら、帰納的な推論と演繹的な推論を行うことが可能となった。具体的には提案ネットワークでは、概念辞書から語同士の関係を調べ、体系的に知識を結合し、体系的な推論を行うものである。
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