層学習 自然言語処理 画
自然言語処理19_3
... Key Words: Hyponymy relation acquisition, Object-attribute-value acquisition, Wikipedia 1 はじめに 上位下位関係は自然言語処理の様々なタスクにおいて最も重要な意味的関係の一つであり， それゆえ盛んに研究されてきた (Hearst 1992; Hovy, Kozareva, and Riloff 2009; ...
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自然言語処理24_705
... 1 はじめに 一般に，自然言語処理システムでは単語を何らかの数値ベクトルとして表現する必要がある． 単純にベクトル化する方法としては one-hot 表現がある．これは単語の種類数が N の場合，N 次元ベクトルを用意し，単語 w が i 番目の種類の単語であれば，N 次元ベクトルの i 番目だ けを 1 に，他は 0 にして w をベクトル化する方法である．one-hot ...
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PDFファイル 3D4 「教育支援におけるテキスト・自然言語処理」
... 場 合 ，一 度 学 習 い ，複 数 回 分 学 習 必 要 あ ， 一 度 学 習 後 ， 再 自 主 的 学 習 限 い ． ， Web 学 習 脇 道 逸 や い．本研究 ， 様 Web 学習 問 題点 解決 ， Web 学習 習慣化 支援 環境 構築 目 指 ， 自学自習 学習計画 実行 促 ...
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自然言語処理21_249
... 今後の課題は大きく 3 つある．1 つめは，アノテーション結果を分析することにより明らか になった，アノテーション体系の不備を改めることである．特に，判断の根拠や手がかり語句 の情報を，自然言語処理において使いやすい形で記述する方法を考案する必要がある．2 つめ は，新しいジャンルのテキストに焦点の情報をアノテーションし，コーパスを大きくすること である．現在，BCCWJ ...
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PDFファイル 2A1 「自然言語処理」
... 語表現 画像 結び付い い ． う 環境 利用 ，語 義 曖 昧 性 解 消 [Barnard 2003; Barnard 2005] や 格 解 析 [Bergsma 2011a] ，訳語推定 [Bergsma 2011b] 画像 活用 ， ， 言 語 表 現 参 照 先 画 像 中 特 定 [Krishnamurthy 2013] ， 言 語 表 現 動 画 中 動 作 結 び 付 [Regneri ...
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PDFファイル 3I3 「自然言語処理による文書要約」
... スティック回帰 (L2LR) を学習し，学習によって得られた単語 重みを利用し整数線形計画問題を作成した．そして，整数線形 計画ソルバーを用いてこれらの問題を解くことにより BBS の 自動要約を実現した．既存の整数線形計画法による文書要約の 多くの手法は字数制限を整数線形計画問題の制約とするため， ...
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自然言語処理23_175
... 西野 正彬 † ・鈴木 潤 † ・梅谷 俊治 †† ・平尾 努 † ・永田 昌明 † 2 つの系列が与えられたときに，系列の要素間での対応関係を求めることを系列ア ラインメントとよぶ．系列アラインメントは，自然言語処理分野においても文書対 から対訳関係にある文のペアを獲得する対訳文アラインメント等に広く利用される． 既存の系列アラインメント法は，アラインメントの単調性を仮定する方法か，もし ...
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PDFファイル 3I3 「自然言語処理による文書要約」
... 近年，大量の文書データと接する機会の増加にともない，文 書要約技術の必要性が高まっている．文書要約の一手法として は，要約生成問題を文の組合せ最適化問題として帰着させる方 法がある．最適化手法としては，動的計画法や分岐限定法など の厳密解法を用いた研究が多い．しかし，厳密解法には，要約 対象とする文書集合の大きさに従って，計算時間が膨大に膨れ 上がってしまうという問題が[r] ...
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自然言語処理16_2_45
... JACET 8000 レベルマーカーやオンライン版 TreeTagger へは FileMaker の Web ビューア機 能を利用して同一画面の中で処理できるようにしているため，特定の語彙レベルや品詞を考慮 に入れた Cloze テストの作成もさらに省力化が図れることとなった． このツールの目的は簡便な方法で Cloze テスト形式の教材作成を行うことにあるため，Tree- Tagger ...
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PDFファイル 3I4 「自然言語処理におけるコーパス・辞書生成」
... ただし、正しく評価極性を推定された単語も削除されてい るため、ニューラルネットワーク言語モデルの設計および学習 方法の検討を行う必要がある。予備実験より、極性を持つ単語 が近くに配置される傾向があることは分かっているが、必ずし も正確である訳ではない。出現頻度や文章での利用形態による 影響についてさらに詳細な議論をする必要がある。 ...
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自然言語処理16_5_79
... 多くの事例と共起するパターンを用いて獲得した事態間関係から誤りを除くために，Inui ら (Inui et al. 2003) は因果関係を表わす接続表現「ため」と教師付き分類学習を用いて，80%の 再現率と 95%以上の精度で因果関係を 4 種類 cause，precondition，effect，means に分類した． 他に，Torisawa (Torisawa 2006) は接続パターン「Verb-X て ...
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自然言語処理におけるDeep Learning
... -close coauthor capital of of • 句の意味合成のための高精度かつ軽量な手法を提案 • 関係パターンの分散表現の評価データを構築 • 学習した関係パターンの分散表現が関係知識抽出に貢 ...
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PDFファイル 3I4 「自然言語処理におけるコーパス・辞書生成」
... [梶原 13] 梶原智之, 山 和英. 小学生 解支援 向 語釈文 語彙的換言 選択 手法. NLP 若手 会第 8 回 ンポ ウ , 発表 23, 2013. [梶原 14] 梶原智之, 山 和英. 文脈 多様性 基 く 詞換 言 提案. 言語処理学会第 20 回 次大会発表論文集, D5-1, 2014. ...
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PDFファイル 1A2 「自然言語処理」
... 1. はじめに インターネットの普及とともに非常に多くの文章が生成され てきた。近年ではソーシャルメディアの提供する評価ボタンな どが幅広く設置され、その内容を読み手に評価させる仕組みが 整備され、その数で競ったり順位付けされることも多い。なか でも商用で運用されるメディアでは、広告のクリック数や商品 の購入などを収益源としているため、読者層と文章の推敲の方 向性が一致しているかという問題や、読み手に合わせた適切な ...
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PDFファイル 1A2 「自然言語処理」
... [ 砂山 2011] 砂山渡 , 高間康 , BOLLEGALA: タ ニ ン 統 環 境 ― TETDM ― ， 電子情報通信学会技術研究報告， 2011 ． [ 大塚 2004] 大塚 裕子，内山 将 ，井 原 均 : 自 回答 ン 要求意 定基準，言語処理学会， 11(2), 21-66, 2004 ． ...
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自然言語処理20_657
... このようなアノテーションの基準とサイクルを考えた場合に，アノテーション基準の妥当性 はどのように評価されるべきだろうか．形式的な基準においては利用者系により評価されるべ きであり，当該基準を利用するコミュニティの規模などにより定量的に評価され，相互利用に おける障害の有無などにより定性的に評価されるだろう．後者の値割り当てとしての基準にお いては，構造学習器の構成を目的として研究を実施するのであれば，未知事例を含めた構造学 ...
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PDFファイル 2A1 「自然言語処理」
... 1. はじめに 国立情報学研究所が推進している「人工頭脳プロジェクト― ロボットは東大に入れるか」は、人工知能による大学入試突破 を目標としており、その中で世界史・日本史といった歴史科目 のセンター試験では、自然言語で書かれている文が史実である かどうかを判断する問題が大部分を占める。入試問題の性質 上、「史実である文」と「史実ではない文」との間に明確な線 ...
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PDFファイル 2A1 「自然言語処理」
... 与する手法を提案している．この手法では，文書に特徴的な単 語をタグとして付与することはできるものの，文書間のタグの 共通性については考慮しておらず，タグの種類数が膨大となっ てしまうという問題がある．また，大量のタグ付与済み文書を 用いてあらかじめ学習を行い，入力文書に対しタグを付与する 手法も提案されている [Xiance 09][Ohkura 06][Fujimura 07] ． ...
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学位論文 首都大学東京 自然言語処理研究室（小町研）
... 上記の処理に加え，機械翻訳のモデル学習を妨げないよう，次の 3 つの前処理を 行った． 1 つめは，手順に対して行なった前処理である．手順は上記の例にあるよ うに，生データのままでは 1 行に複数の文（句点もしくはピリオドまで文とする） が含まれうる．また，この対訳コーパスは各手順において意味が同等になるように 構築されたため，必ずしも 1 ...
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学位論文 首都大学東京 自然言語処理研究室（小町研）
... 標準偏差や図 3,4 に注目すると、 Attention 機構が正解率の揺れを抑える効果があるこ とがわかる。これは通常の RNN の手法では末尾の隠れ層から得られたベクトルしか考慮 せず、通常の CNN では max pooling のため 1 つの n-gram しか考慮しないが、 Attention 機構によって文中の全ての単語や n-gram を考慮することができるようになるからである。 ...
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