| 研究課題/領域番号 |
18H03286
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(B)
|
| 配分区分 | 補助金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分61030:知能情報学関連
|
|---|
| 研究機関 | 早稲田大学 (2020)
京都大学 (2018-2019) |
|---|
研究代表者 |
河原 大輔 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (10450694)
|
|---|
| 研究分担者 |
笹野 遼平 名古屋大学, 情報学研究科, 准教授 (70603918)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2021-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
|
| 配分額 *注記 |
17,290千円 (直接経費: 13,300千円、間接経費: 3,990千円)
2020年度: 5,460千円 (直接経費: 4,200千円、間接経費: 1,260千円)
2019年度: 6,110千円 (直接経費: 4,700千円、間接経費: 1,410千円)
2018年度: 5,720千円 (直接経費: 4,400千円、間接経費: 1,320千円)
|
|---|
| キーワード | 言語理解 / 知識フレーム / 言内の意味 / 言外の意味 / 述語項構造 |
|---|
| 研究成果の概要 |
計算機による自然言語理解の実現に向けて、述語項構造を基本とする格フレームや「イベント」に対して、言内の意味(denotation)と言外の意味(connotation)に関する知識を獲得した。denotationに関する知識は、深層学習技術を利用して格フレームと意味フレーム(FrameNet)の対応付け、および、意味フレームの自動推定を行った。connotationに関する知識は、イベントに対する感情知識を漸進的に獲得した。また、獲得した知識を深層学習モデルにおいて利用する手法についても考案した。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
従来の自動構築された格フレームは言内・言外ともに意味知識をもっておらず、統語的な言い換えは認識できても、意味的な同義関係は認識できなかった。本研究の成果はこれらの知識を獲得したもので、計算機による自然言語の意味理解に一歩踏み出すことができたと考える。今後の展開として、本研究の成果を利用することによって情報アクセス技術を高度化し、情報の取得や利活用といった人間の基本的な知的活動を強力に支援することができるようになると期待できる。
|
