研究課題/領域番号 |
21K12012
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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)
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研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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キーワード | 意味フレーム |
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、および、言語横断的なフレームの自動対応付けに取り組んだ。 まず、フレームの自動構築の第一段階として、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取り組んだ。既存の文脈化埋め込みに基づくフレーム推定手法には、動詞の表層的な情報を過度に考慮してしまうこと、および、同じ動詞の用例が多くのクラスタに分かれすぎてしまうという問題があることを明らかにし、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、これらの問題を軽減し、より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。 また、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に取り組み、重要性の高い(core)意味役割だけではなく、付属的な(non-core)意味役割も考慮して対応付けを行うことで、より高精度なフレームの対応付けが可能となることを示した。
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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。
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今後の研究の推進方策 |
事前学習により得られた文脈化単語埋め込みをfine-tuningすることで、フレーム構築に適した埋め込みを獲得し、より高精度なフレーム推定を目指す。さらに、各フレームのフレーム要素を自動推定することで、意味フレームの自動構築に取り組む。
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次年度使用額が生じた理由 |
新型コロナウイルスの流行により参加を予定した国際会議がリモート開催となり、旅費が予定より大幅に少なくなったため次年度使用額が生じた。次年度以降の旅費、または、サーバ等の購入の物品費として使用する計画である。
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