研究課題/領域番号 |
21K12012
|
研究種目 |
基盤研究(C)
|
配分区分 | 基金 |
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 | 名古屋大学 |
研究代表者 |
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) |
2021-04-01 – 2024-03-31
|
研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
|
配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2023年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2021年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
|
キーワード | 意味フレーム / 文脈化単語埋め込み |
研究開始時の研究の概要 |
本研究では、文脈を考慮した単語ベクトル表現(文脈化単語埋め込み)が、人が常識として持つ経験的知識をどの程度捉えているかを明らかにすることを目的とし、日本語と英語を対象に、文脈化単語埋め込みを用いた、大規模コーパスからの意味フレームの自動構築に取り組む。さらに、自動構築したフレーム知識を、人手で整備された知識フレームと対応付けることで、人にとって理解しやすく、かつ、単語埋め込み技術と親和性の高いフレーム知識の構築を目指す。
|
研究実績の概要 |
本研究課題は、文脈化単語埋め込みが、人が常識として持つ経験的知識をどの程度捉えているかを明らかにすることを目的とし、文脈化単語埋め込みを用いた大規模コーパスからの意味フレームの自動構築、自動構築したフレーム知識と人手で整備された知識フレームの対応付け、日本語と英語のフレーム知識の対応付けによる言語横断的なフレームの構築、および、各言語に特有なフレームの検出等の研究項目に取り組むものである。本年度はこれらの研究項目のうち主に、動詞の意味フレーム推定の高精度化、フレーム要素の推定手法の検討に取り組んだ。 具体的には、昨年度までに、文脈化単語埋め込みを用いた動詞の意味フレーム推定において、マスクされた単語埋め込みと2段階クラスタリングを用いることで、高精度なフレーム推定を実現できることを明らかにしたが、本年度は、深層距離学習を用い、文脈化単語埋め込みをフレーム推定に最適化した上で、フレーム推定に応用ことでさらに高精度なフレーム推定が可能となることを明らかにした。さらに、深層距離学習に基づき最適化した文脈化単語埋め込みの、フレーム要素推定への応用を検討し、初期的な実験の結果、有望であることを明らかにした。また、昨年度までに取り組んだ、日本語を対象に自動構築された京大格フレームと、人手で整備された英語のフレーム知識であるFrameNetの自動的な対応付けの成果について、国際会議にて発表を行った。
|
現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
「研究実績の概要」に示したとおり、おおむね当初の研究目的・研究実施計画のとおりに研究を実施できているため。
|
今後の研究の推進方策 |
深層距離学習により最適化した文脈化単語埋め込みを、フレーム要素の自動推定に応用することで、フレーム要素の獲得も含めた意味フレームの自動構築に取り組む。また、英語に対して有用性が示されたフレーム構築手法を日本語にも適用し、手法の言語横断的な有用性の検証に取り組む。
|