2024-03-28T17:07:44Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:001462172023-04-27T10:00:04Z01164:04179:07840:08384
分散表現を用いた教師あり機械学習による語義曖昧性解消jpn基礎技術http://id.nii.ac.jp/1001/00146184/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=146217&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2015 by the Information Processing Society of Japan茨城大学工学部情報工学科茨城大学工学部情報工学科茨城大学工学部情報工学科茨城大学工学部情報工学科山木, 翔馬新納, 浩幸古宮, 嘉那子佐々木, 稔近年,自然言語処理の多くのタスクに単語の分散表現が利用されている.教師あり機械学習による語義曖昧性解消に対しては Sugawara の研究が存在する.Sugawara の手法は素性として周辺単語の他にその分散表現を加えた単純なものである.周辺単語のみを用いたモデルよりも正解率は有意に高かったが,(1) 文脈上の単語の位置が規定される,(2) 自立語以外の単語も考慮している,という 2 つの問題があると思われる.ここでは上記 (1) と (2) を改善した分散表現の新しい利用法を提案する.実験では SemEval-2 の日本語辞書タスクのデータを用いて,提案手法が Sugawara の手法よりも高い正解率を出すことを確認した.AN10115061研究報告自然言語処理(NL)2015-NL-22417152015-11-262188-87792015-11-20