動的に文脈適応する語彙表現の学習

• 研究課題/領域番号: 26730121
• 研究種目: 若手研究(B)
• 配分区分: 基金
• 研究分野: 知能情報学
• 研究機関: 奈良先端科学技術大学院大学
• 研究代表者: Duh Kevin (DUH Kevin) 奈良先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 助教 (80637322)
• 研究期間 (年度): 2014-04-01 – 2016-03-31
• 研究課題ステータス: 中途終了 (2015年度)
• 配分額: 3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円); 2016年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2015年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円); 2014年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
• キーワード: 自然言語処理 / 機械学習 / 機械学種

研究実績の概要

深層学習による語彙表現の手法を考案した。本年度の具体的な成果は、次の２点である。

１）昨年開発した語彙表現の学習手法を高速化し、大規模データで実行した。様々な従来手法と比べて、文脈情報や外部知識を考慮する提案法の利点と欠点を考察した。

２）リカレントニューラルネットワークを注目し、新たな動的な語彙表現学習手法を提案した。この手法は可変長単語系列の文脈表現が扱えるため、よりフレキシブルなアプリケーションが想像される。機械翻訳システムに取り組んだ。

研究成果

• [学会発表] Joint Case Argument Identification for Japanese Predicate Argument Structure Analysis (2015)
  • 著者名/発表者名: Hiroki Ouchi, Hiroyuki Shindo, Kevin Duh, Yuji Matsumoto
  • 学会等名: Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics
  • 発表場所: China National Convention Center, Beijing, China
  • 年月日: 2015-07-26
• [学会発表] Incorporating Both Distributional and Relational Semantics in Word Representations (2015)
  • 著者名/発表者名: Daniel Fried, Kevin Duh
  • 学会等名: International Conference on Learning Representations (2015)
  • 発表場所: San Diego, USA
  • 年月日: 2015-05-07 – 2015-05-09