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  1. 研究報告
  2. 自然言語処理(NL)
  3. 2017
  4. 2017-NL-233

同義語を考慮した日本語の単語分散表現の学習

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/183799
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/183799
b89664bb-e497-4815-9de6-7df7c8023d26
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-NL17233017.pdf IPSJ-NL17233017.pdf (324.9 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 2017-10-17
タイトル
タイトル 同義語を考慮した日本語の単語分散表現の学習
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 言語処理応用
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
株式会社朝日新聞社
著者所属
株式会社朝日新聞社
著者所属
株式会社朝日新聞社
著者所属
株式会社レトリバ
著者所属
株式会社レトリバ
著者名 田口, 雄哉

× 田口, 雄哉

田口, 雄哉

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田森, 秀明

× 田森, 秀明

田森, 秀明

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人見, 雄太

× 人見, 雄太

人見, 雄太

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西鳥羽, 二郎

× 西鳥羽, 二郎

西鳥羽, 二郎

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菊田, 洸

× 菊田, 洸

菊田, 洸

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 近年,自然言語処理の研究において単語の分散表現が広く活用されている.word 2 vec などに代表される単語の分散表現は,分布仮説をもとに単語の分散表現を学習する.しかし,分布仮説にもとづいた学習を行なった場合,同義語や対義語に関わらず,同じ文脈に現れる単語は,似たようなベクトルになってしまうため,単語間の類似度を測る際に影響が出てしまう.その対策として,WordNet などの意味辞書から獲得した同義語対を用いて単語の分散表現を fine-tuning する手法が提案されているが,日本語での効果は報告されていない.そこで,本研究では,訓練済みの単語分散表現を用い,同義語対を用いた日本語の単語分散表現の fine-tuning を行なう.単語分散表現の評価は,日本語の単語類似度データセットを用いて行った.実験の結果,同義語対を考慮した学習手法を適用することで,既存の単語の分散表現よりも質が改善することを確認した.
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-233, 号 17, p. 1-5, 発行日 2017-10-17
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 03:32:18.139728
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