| 研究概要 |
意味解析の改良をねらい,文脈素性を用いる方法を実装することを主に研究した.また,意味解析モデルを実装するのにラベルなしデータがどのように有効かについても研究しました.これらの点に関して,注釈のない大規模コーパスを語クラスタモデルによりモデル化し,識別学習モデルのための素性を抽出しました.意味表現と自然言語文の同期モデルを学習するために, forest-to-string法を適用した.この問題に対し,我々は,機械学習および線型計画法を用いて,法令条文の項(paragraph)の論理構造を2段階で学習する新しい枠組みし示した.
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