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  1. 研究報告
  2. 自然言語処理(NL)
  3. 2017
  4. 2017-NL-232

ニューラルネットワークに基づく並列句表現の学習と構造解析

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/182712
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/182712
1c5c4c48-1036-4226-9c62-749fb9003d35
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-NL17232005.pdf IPSJ-NL17232005.pdf (446.7 kB)
Copyright (c) 2017 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2017-07-12
タイトル
タイトル ニューラルネットワークに基づく並列句表現の学習と構造解析
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 深層学習
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
奈良先端科学技術大学院大学
著者所属
奈良先端科学技術大学院大学
著者所属
奈良先端科学技術大学院大学
著者所属(英)
en
Nara Institute of Science and Technology
著者所属(英)
en
Nara Institute of Science and Technology
著者所属(英)
en
Nara Institute of Science and Technology
著者名 寺西, 裕紀

× 寺西, 裕紀

寺西, 裕紀

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進藤, 裕之

× 進藤, 裕之

進藤, 裕之

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松本, 裕治

× 松本, 裕治

松本, 裕治

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 並列句解析の主たるタスクは複数の並列する句の範囲を同定することである.並列構造は文の構文 ・ 意味の解析において有用な特徴となるが,並列構造の曖昧性を解消する決定的な手法は現在においても確立されておらず,構文解析の誤りの主要な原因となっている.既存の手法では構文解析の結果や人手で設計された類似度の素性を用いており,パイプライン処理に起因する誤り伝搬や素性設計のコストが問題となっている.本研究では,近年自然言語解析に広く使用されているリカレントニューラルネットワークを用いて,構文解析の結果を用いずに単語の表層形と品詞情報のみから並列句の候補の表現を学習し,並列句の類似性と可換性の特徴に基づいて並列構造の範囲を予測する手法を提案する.Penn Treebank と GENIA コーパスを用いた実験の結果,先行研究を上回る解析精度を得た.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10115061
書誌情報 研究報告自然言語処理(NL)

巻 2017-NL-232, 号 5, p. 1-7, 発行日 2017-07-12
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8779
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-20 03:58:37.702567
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