| 研究課題/領域番号 |
19330156
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| 研究機関 | 東京工業大学 |
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研究代表者 |
中川 正宣 東京工業大学, 大学院・社会理工学研究科, 教授 (40155685)
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| 研究分担者 |
黒田 航 独立行政法人情報通信研究機構, 知識成コミュニケーション研究センター, 長期専攻研究員 (30425764)
中本 敬子 文教大学, 教育学部, 講師 (50329033)
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| キーワード | 言語統計解析 / 比喩理解 / ニューラルネットワーク |
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| 研究概要 |
本年度では、19年度・20年度の研究成果を踏まえて、大規模な確率的概念構造に基づく比喩理解と比喩生成の一般モデルを構築した。
19年度・20年度において抽出した形容詞-名詞の係り受け共起頻度データに加え、名詞-「が」-動詞、名詞-「を」-動詞、名詞-「に」-動詞に関する係り受け共起頻度データを抽出した。次に、抽出したデータに対し言語統計解析を行い、各係り受け共起データに関しての潜在意味クラスを確率的に推定することで、大規模な確率的概念構造の構築を行った。当該年度では、推定された大規模な確率的概念構造を用いて、19年度・20年度に構築した比喩理解・比喩生成の基本モデルの構築手法に基づき、比喩理解・比喩生成の一般モデルを構築した。比喩理解モデルは、「AのようなB」という形式で表現される比喩が表す特徴を形容詞・動詞を用いて推定することが可能であり、比喩生成モデルは「形容詞+X」「X"が"動詞」「X"に"動詞」「X"を"動詞」という形式で表される名詞Xを、「XのようなY」という比喩で表現する際の喩える語Yの候補となる名詞を推定することが可能である。さらに、比喩生成モデルに関しては、生成された喩える語の候補を比喩理解モデルに入力し、比喩生成モデルが出力した結果を自動的に評価できるメカニズムを組み込んだモデルへと改良を行った。また、心理実験を行うことで、構築された比喩理解モデル・比喩生成モデルの心理学的妥当性を検証した。
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