| 研究課題/領域番号 |
21K12038
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61030:知能情報学関連
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| 研究機関 | 早稲田大学 |
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研究代表者 |
LEPAGE YVES 早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 教授 (70573608)
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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 | 認知能力 / 類推関係 / 類推関係の徹底的抽出 / 単語埋め込み空間 / 文間類推関係のための神経回路モデル / 実数値間類推関係 / ブール値間類推関係 / 整数値間類推関係 |
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| 研究成果の概要 |
近年の人工知能で、単語や文の意味を数字で表現する。意味が正しく表現されるかを評価するため、類推データセットを用いる。しかし、類推データセットの構築は、今まで自動化されず、人手で英語で構築されたものは日本語に翻訳されても、英語へ偏り、さらに主に特別な種類の類推関係に偏っている。
多言語の類推データセットを自動的に構築することで、規則・不規則の単語分解や生成に役に立つを示し、単語間の意味的な新しい類推関係の発見できた。文間類推データセットの構築より、どの文のパターンが類推関係をより多く含まれるかと理解した。言い換えに基づく文間類推データセット構築を提案し、類推関係を理解する神経回路モデルも提案した。
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| 自由記述の分野 |
自然言語処理・人工知能
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
人間の性質な認知行動の一つは、類推関係を認識することである。例えば、「男」:「女」::「王」:何？との質問には「妃」の答えは可能だ。また、「この曲は好き。」:「歌ういたい気分だ。」::「このゲームは好き。」:「プレーする気がする。」は文間の例になる。
最先端人工知能の単語や文の表現では、どの程度その認知能力を持っているか、それを測るために、類推関係データセットが必要とのなる。本研究では単語間と文間類推データセットの構築を検討した。英語だけでなく、多言語可能な手法、さらにある古典的な類推関係だけでなく（性別、国・首都）、より幅広い手法を提案と検討した。
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