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日本語辞書・自然言語処理を

PDFファイル 3I4 「自然言語処理におけるコーパス・辞書生成」

PDFファイル 3I4 「自然言語処理におけるコーパス・辞書生成」

... The 28th Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2014.. 3I4-5¯ |R“qhsZ•y.[r] ...

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PDFファイル 1A2 「自然言語処理」

PDFファイル 1A2 「自然言語処理」

... クラウドファンディングサービスとは、インターネット上で 金銭やファン集める仕組みであり、「チケット」と呼ばれる プロジェクト成立の成果物商品として購入することでプロ ジェクトの運営資金調達する。中でも成果物が製品に依存し ない社会性の高いプロジェクトのチケットは、金額に対して金 銭的には安価でお礼に近い特徴があり、その購入は読み手が本 ...

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PDFファイル 2A1 「自然言語処理」

PDFファイル 2A1 「自然言語処理」

... [Liang 11] の形式意味論に基づいて文の論理表現得る。 DCS は、係り受け木に近い構造持つ DCS 木(図 2 )で文の意味 厳密に表す枠組みである。 DCS 木の定める意味に対して効 率的な推論行うために、我々は新しい論理表現、外延の抽象 表現提案する( §3. )。そして、外延の抽象表現に基づく推論 ...

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PDFファイル 2A1 「自然言語処理」

PDFファイル 2A1 「自然言語処理」

... 一方,文書の内容捉える手法として,トピックモデルが注 目されている.トピックとは,話題や意味のまとまりのことで あり,トピックモデルとは,単語の出現の背景にトピック仮 定した言語モデルである.トピックモデルでは,各文書に出現 した単語の種類と,その出現回数の情報基に,辞書など用 ...

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PDFファイル 1A2 「自然言語処理」

PDFファイル 1A2 「自然言語処理」

... 北朝時代 ( 日本 ) へとリンキングできていれば,そのエントリ から言語間リンクによってリンクされている英語 Wikipedia のエントリ http://en.wikipedia.org/wiki/Nanboku-ch% C5%8D period ∗3 求めることにより,上記の表現のリンキン グ先として設定できる可能性がある. ...

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PDFファイル 2A1 「自然言語処理」

PDFファイル 2A1 「自然言語処理」

... [Satoh 06] 佐藤岳文 堀 昌英:Web マ ニン 用い 因 果 ッ ワ 自動構築手法 開発 社会技術研究論文 集, 2006 [Matsumura 03] 松村真宏, 加藤優, 大澤幸生, 石塚満: 議論構 造 可視化 論点 発見 理解, 知識 情報:日本知 能情報 学会誌, 2003 ...

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統計的自然言語処理におけるMCMC法

統計的自然言語処理におけるMCMC法

... 季刊 誌 で 、 今 月 三 十 日 発行 の 第一 号 は 「 車いすテニス 新世代 チャンピオン 誕生 ― 斎田悟司 ジャパン カップ 松本 、 平和 カップ 広島 連覇 」 「 フェスピック 北京大会 ― 日本 健闘 メダル 獲得 総数 8 8 個 」 「 ジャパン パラリンピック ― 日本 の 頂点 目指 す 熱い 闘い 」 など の 内容 。 ...

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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」

PDFファイル 3I4 「自然言語処理におけるコーパス・辞書生成」

... 値は 699 となり、結果表 1 の SSL(699) で表す。 この結果より、センチメント辞書に登録される単語数が同 じ場合に、半教師学習の閾値修正する手法より、ニューラル ネットワーク言語モデル組み合わせた方が正しく推定された 評価極性の単語残しつつ、評価極性がない単語効率的に削 ...

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自然言語処理16_5_79

自然言語処理16_5_79

... 係り受け関係用いる.このとき,係り受け関係で構成された事態の間に存在する共起パター ン認識するためにも係り受け用いることは自然であると考えられる.そのため,我々は係 り受け関係に基づく共起パターン用いることにする. 事態間の関係十分に表現しつつも事態対との共起が疎にならないような共起パターン設 ...

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自然言語処理16_2_45

自然言語処理16_2_45

... Scientists say they have made more progress 1. ( hinput okWord=”in”i) developing malaria- resistant mosquitoes. The idea is to 2.( hinput okWord=”release”i) genetically engineered insects like these into mosquito 3. ( ...

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自然言語処理19_3

自然言語処理19_3

... 下位概念(映画のタイトルなどのインスタンス含む)既存のシソーラスの「映画」の位置 に追加することができる. そこで予備実験として,本提案手法で獲得した G-上位概念のうち最頻出の 20 概念に対して 簡潔な言い換え表現手作業で作成し,それらによって上位概念が言い換えられた G-上位下位 関係の適合率評価した.表 6 ...

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PDFファイル 2A1 「自然言語処理」

PDFファイル 2A1 「自然言語処理」

... 3. おわりに 教育の場においても,日常生活の多くの場においても,紙媒 体の文書が急速にデジタル文書へと置き換わりつつある.この 流れはますます勢い増していくことは間違いない.デジタル文 書では紙媒体とは異なり,コスト増加させることなく色遣い自 由に変えることができるため,良い文書であるための色遣いに ついて,定量的な基準が必要となってくる.本研究はその第一 ...

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自然言語処理21_125

自然言語処理21_125

... についてはおのずから限界があると考えるので,値上げについては賛成とは言えないが,やむ 得ないと考える」のように,現状が非常に厳しいため本心では実施したくないのだが現状 鑑みると実施せざる得ないという意図で発言したと読み取れ,消極性が感じられる.すなわ ち,積極的であること示す表現が常時の表現のため,表現が積極的なものに偏っており,積 ...

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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)

学位論文 首都大学東京 自然言語処理研究室(小町研)

... レーズに翻訳している誤りであり,後者は適切な位置に訳出できていないために意 味が異なる誤りである.ここで,フレーズは日本語における一つ以上の文節,英語 における句もしくは節指す.変更した理由として,各翻訳手法で置換誤りと位置 誤りの傾向が大きく異なり,その差反映させるためである.二つ目は,誤りの分 類が MQM の決定木の順番でなく,置換誤りと位置誤り優先誤りとした点であ ...

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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)

学位論文 首都大学東京 自然言語処理研究室(小町研)

... 博士課程 3 年次には、情報通信研究機構の協力研究員として藤田篤さんにご指 導いただきました。藤田さんには毎日ミーティングの時間取っていただき、多 くのこと学ぶことができました。研究以外の話題にも親身になって相談に乗っ ていただきました。心より感謝いたします。「足場固めながら進む」と繰り返 しご指導いただき、研究が進むということとタスクの性能が上がるということが ...

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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)

学位論文 首都大学東京 自然言語処理研究室(小町研)

... Bi-LSTM 用いた結果,世界最 高精度達成した.さらに,我々は大規模な英語学習者コーパスである Lang-8 使った実験も行った.その結果,文法誤り検出においてノイズ含むコーパスから は誤りパターン抽出して学習することが有効であることが示された.さらに,従 来手法の C&W や word2vec では文法的妥当性が高いフレーズ対と低いフレーズ ...

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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」

PDFファイル 3D4 「教育支援におけるテキスト・自然言語処理」

... 3. 学習 習慣化支援 ブ 拡張機能 3.1 ブ 拡張機能 実装 本 研 究 , 学 習 活 動 行 う 場 Web 限 定 さ い , う 支援 実現 拡張機能 開 . 拡 張 機 能 , 既 存 機 能 加 え 独 自 機 能 追 加 手 段 あ . Firefox, Safari, Internet Explorer, Google Chrome 等 ン ...

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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」

PDFファイル 3D4 「教育支援におけるテキスト・自然言語処理」

... 討 い . ン 化 , ン ン 問 題 ン 構 築 う い . , 漢 字 教 育 学 習 関 研究 ,日本人 対 象 初等教育 ,日本語 学 習 外 国 人 対 象 多 研 究 あ [ 加 納 2008] [ 岡崎 1993] .日本語 母国語 場 ,外国人 漢字 学 習 難 あ 感 い , 大 学 生 漢 字 知 識 ...

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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」

PDFファイル 3D4 「教育支援におけるテキスト・自然言語処理」

... Mean Square Error; RM SE) 示している。絵本の場合、先行 研究で用いられたコーパスに比べ、非常に有効 bigram が少な い絵本が相当数ある。しかし、教科書用いた場合 (R = 0.94, RM SE = 1.207)[3] と、同等以上の精度が得られることがわ かった。 ...

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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)

学位論文 首都大学東京 自然言語処理研究室(小町研)

... のネットワークモデルに対しても Attention 機構適用する。 宮崎ら [17] は日本語評価極性分類で、 TreeLSTM [16] に Attention 機構導入した。 TreeLSTM は LSTM 句構造木に適用したものである。この手法では、句構造木の葉には ...

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