| 研究実績の概要 |
本研究では，与えられたテキストを知識ベースのインスタンスにグランディングする解析器を開発し，その実タスクでの応用を検証する．平成28年度は，研究項目①「関係パタンの構成的な意味計算」，②「関係パタンの曖昧性解消」，③「グランディングのためのコーパス構築」に取り組んだ．
研究項目①では，「increase the risk of」のような関係パタンの意味を,「increase」「the」「risk」「of」といった構成単語の意味ベクトルから合成する関数を深層ニューラル・ネットワークで学習する新手法を考案した．研究項目②では，研究項目①の合成関数から計算される関係パタンの意味ベクトルを，SemEval 2010 Task 8の関係曖昧性解消タスクに適用し，世界最高性能と同等の性能が得られることを実証した．これらの研究成果は，自然言語処理分野最難関の国際会議ACLに採択されるなど，国内外で高い評価を得ている．
研究項目③では，Wikipediaおよびその派生物を既存の知識ベースと見なし，研究を進めている．平成27年度に開発したコーパスの研究成果をまとめたものをACLのワークショップで発表した．さらに，本コーパスを活用し，日本語の実体・概念をWikipedia記事に対応付ける解析器を開発し，国際ジャーナル論文として発表した．
また，Wikipediaの記事中で言及されている因果関係の事例をラベル付けしたコーパスの試作を進めた．このコーパスは，1,494件のWikipedia記事から取得した8,745文から構成され，95,008件の因果関係事例がクラウドソーシング・サービスで付与されている．本コーパスは，因果関係の自動解析器を構築するための訓練データとして活用できるだけでなく，クラウドソーシングにおける品質管理に関する指針など，稀有かつ有用な言語資源としての活用・発展が期待される．
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