研究課題
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言語というものは際限なく新しい表現が作れる。しかし、現在の自然言語処理技術は、単語の意味をモデル化していないため、新しい表現に対して正確に取り扱いできない。本研究の目的は、単語の意味をモデル化し、様々なテキストを頑健に扱う自然言語処理技術を目指す。具体的に、単語をそれぞれ連続ベクトルとしてモデル化し、ディープラーニング（深層学習）による最適化の枠組みを開発する。また、大規模テキストデータから学習した単語ベクトルを構文解析や機械翻訳システムに取り込んで、精度を向上させることを実現した。
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