Top PDF 自然言語処理のための

自然言語処理20_657

... 本語書き言葉均衡コーパス』(BCCWJ) の新聞記事の部分集合に対して，動詞・形容詞事象表現に TimeML の <EVENT> 相当タグを付与し，その事象の性質に基づき分類を行った．また，この事象表現と先行研究 (小西，浅原，前川 2013) により付与されている時間情報表現との間の関係として，TimeML の ...

25

PDFファイル 1A2 「自然言語処理」

... 北朝時代 Nanboku-ch¯ o jidai, ”South and North courts pe- riod”, also known as the Northern and Southern Courts period), ...” といった表現をとらえ，リンキング元として適切な NE 区間を求めることができるが，この処理は，名詞句の ...

4

日本語自然言語処理のData Augmentation のんびりしているエンジニアの日記

... 1 はじめに自然言語処理においてテキスト分類は, 幅広く研究され, 応用されてきた. とくに感情分析はテキスト分類の応用として著名な分野の一つである. 感情分析とは与えられた文章に対して, その文章の極性 (肯定的か否定的か) を付与するものである. この論文では, 感 ...

4

PDFファイル 2A1 「自然言語処理」

... に対し，3 色使うことで最短 1231 ミリ秒と最長 2017 ミリ秒と差が少なくなっている．テキストが長くなるほどこの効果は大きいと予想している．色の違いによっても視覚平均探索時間に違いが生じた．探索文字列の色による探索時間を図 4 に示す．最も探索時間が短くなったのは赤であった．今回の実験では，白の背景中に黒 ...

2

PDFファイル 2A1 「自然言語処理」

... 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」との間に明確な線引きがあると考えられている。この判定基準を明確にし、計算機によってそれをどれほど実現できるかは、人工知能および自 ...

4

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] ...

4

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を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を商品として購入することでプロジェクトの運営資金を調達する。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 ...

3

木オートマトン•トランスデューサによる自然言語処理

... 近年の成果のまとめ •「埋め込み + 合成 + 値域投射」による前向き適用 • 線形 & 非削除のwFTT ↓はNLPの問題には表現力不足 • 線形 & 非削除の拡張型wFTT ↓は高い表現力を持つ ...

113

自然言語処理16_5_79

... 4.1 の語句のリストに事態「付く」が含まれているため，事態「付く」を含む事態対「付く::肉を焼く」と「付く::焼く」を無効な事態対とみなすことができ，事態対「焦げ目が付く::肉を焼く」と「焦げ目が付く::焼く」を事態対候補とすることができる．仮に「付く」が ...4.1 の語句のリストに含まれていかったとしても， ...

22

PDFファイル 3I3 「自然言語処理による文書要約」

... 50 の新たな子母集団 Q t を生成する．交叉では，一点交叉を行う．要約生成においては，良い親同士の交叉であっても，目的関数の評価の低い子個体が多数生成されることが考えられるため，交叉や突然変異により親個体と子個体で遺伝子の構成が大きく変化することはあまり好ましくない．そこで本研究では突然変異に関しては Qazvinian ら ...

3

... 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. ( ...

14

学位論文首都大学東京自然言語処理研究室（小町研）

... “admired” の正解ラベルである positive を予測するものと考えられる。一方、図 6 では図 5 と同様に、 “admired this work” に attention を強くはる特徴マップが多く見られることがわかる。また、 “admired this work” と同時に “a lot ...

13

学位論文首都大学東京自然言語処理研究室（小町研）

... NUCLE のそれぞれだけを使い学習する（ FCE+EWE-L8 ， FCE+E&GWE-L8 ， NUCLE+EWE-L8 と NUCLE+E&GWE- L8, 表 ...Bi-LSTM の学習データとして FCE- public と NUCLE のそれぞれに直接 Lang-8 を追加する（ FCE&L8+W2V と NUCLE&L8+W2V, 表 ...

39

PDFファイル 3I4 「自然言語処理におけるコーパス・辞書生成」

... みなし，この文書組を同時に分析するため，トピックモデルの枠組みに基づいて提案された手法である．我々は， PLDA を日英コーパスに対して用いる．パラレルでない多言語文書を対象にした処理手法では，「同一内容に関して書かれた文書であれば同じ意味の単語が同じ頻度で出てきやすい」という仮定の下で，単語の共起情報や文脈情報な ...

4

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。 ...

2

PDFファイル 3D4 「教育支援におけるテキスト・自然言語処理」

... うと学習に利用できるテキストが非常に限られてしまうことと、帯と同じテキストでの評価ができなくなるためである。表 3 に、 leave-one-out cross validation の結果を示す。ただし、 leave-one-out cross validation を行うため、 1 ファイルをテストデータとして取り除いた状態で、係数の再導出とクラス ...

4

学位論文首都大学東京自然言語処理研究室（小町研）

... 第 5 章結果と考察 5.1 誤り分析 5.1.1 妥当性各手法の妥当性の誤り数を表 5.1 に示す．（）内は全体における誤り個数の割合を示す．表 3 から， NMT と比較すると， PBSMT は位置誤りが多いことがわかる．一般的に， PBSMT は語順が離れた言語対に対し，並べ替えが困難となり，翻訳精 ...

46

PDFファイル 3I3 「自然言語処理による文書要約」

... これらの実験により，整数線形計画法は文書要約だけでなく， BBS 要約においても有効であることがわかった．また， BBS 要約全般において投稿番号コスト制約が有効であるとは一般には考えにくいが，本研究において「まとめサイト」を正解データとした場合には非常に有効であることがわかった． ...

4

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 ...

53

自然言語処理23_59

... として作業を行うように指示をした．これにより，会話が進んでいけばいくほど破綻が認定されやすくなった可能性があるが，一度破綻したことで文脈上の制約が減り破綻が認定されにくくなっていた可能性もある．これまで人・機械の雑談対話を体系的に収集し，整備したコーパスは存在せず，今回の収集は初の試みである．今回構築したコーパス中の雑談対話は，1 ...

28

自然言語処理のための

自然言語処理20_657

PDFファイル 1A2 「自然言語処理」

日本語自然言語処理のData Augmentation のんびりしているエンジニアの日記

PDFファイル 2A1 「自然言語処理」

PDFファイル 2A1 「自然言語処理」

PDFファイル 2A1 「自然言語処理」

PDFファイル 1A2 「自然言語処理」

木オートマトン•トランスデューサによる自然言語処理

自然言語処理16_5_79

PDFファイル 3I3 「自然言語処理による文書要約」

自然言語処理16_2_45

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）

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」

PDFファイル 3D4 「教育支援におけるテキスト・自然言語処理」

学位論文首都大学東京自然言語処理研究室（小町研）

PDFファイル 3I3 「自然言語処理による文書要約」

自然言語処理におけるDeep Learning

自然言語処理23_59

関連した話題