研究課題
最終年度にあたる平成30年度は、平成29年度までに開発した日本語HPSG文法とツリーバンクを用い、深層学習技術を基にした日本語HPSG文法のための決定性シフトリデュースパーザーを開発した。本研究では、日本語係り受け解析コーパスである京都大学テキストコーパスと格解析が与えられたNAISTテキストコーパスを用いることで、係り受け構造に基づく句構造と格情報が与えられた日本語HPSGツリーバンクを開発しており、これらの情報から、格フレームと修飾句の区別が厳密に与えられた日本語HPSG文法を獲得している。平成30年度は、これらの文法とツリーバンクを用いて、決定性シフトリデュース構文解析のための識別器の学習と、その識別器を用いた日本語HPSG文法のための決定性シフトリデュースパーザーの開発と実験を行った。識別器は、単語埋め込み層、品詞埋め込み層、素性構造埋め込み層、隠れ層1層から成るニューラルネットワークで構成されており、スタックとキューの内部状態から語彙項目選択と文法規則適用の識別を行う。識別器と決定性シフトリデュースパーザーの開発には、Pythonプログラミング言語上で可動する自然言語処理ツールNLTKと、深層学習ツールChainerを用いた。日本語HPSGツリーバンクに対して実験を行い、開発した日本語HPSG文法のための決定性シフトリデュースパーザーの性能を評価した。また、構文解析技術および深層学習技術を応用する研究として、固有表現解析を用いた機械翻訳の研究、構文解析技術を応用した機械翻訳の研究、マルチモーダル機械翻訳の研究を行った。
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
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自然言語処理
巻: 26 ページ: 207-230
Proceedings of the 20th International Conference on Computational Linguistics and Intelligent Text Processing (CICLing)
巻: - ページ: -
Proceedings of the 27th International Conference on Computational Linguistics (COLING 2018)
巻: - ページ: 3240-3250
