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潜在的ディリクレ配分法を用いたテキスト含意認識のモデル
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/196949
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/196949d7af1e4e-216d-4760-8804-1384eafcc036
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z81-2U-08.pdf (278.5 kB)
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Copyright (c) 2019 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2019-02-28 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 潜在的ディリクレ配分法を用いたテキスト含意認識のモデル | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 農工大 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 農工大 | ||||||||||
| 著者名 |
風間, 健太郎
× 風間, 健太郎
× 藤田, 桂英
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | テキスト含意認識とは，2つの文の含意関係・矛盾関係を推定するための問題である．このような問題は文章要約や質問応答などの他の自然言語処理の分野において応用される技術であり，近年研究が活発となっている分野である．本論文では，テキストをトピックごとに分類するLDAと時系列ベースの深層学習による自然言語処理を掛け合わせた新たなテキスト含意認識の関係推定手法を提案する．本論文では，膨大なテキストは，ある程度のトピックに分類できると仮定し，テキストをトピックごとに分類したその分布と文章の埋め込み表現を同時に時系列化し，LSTMに2つ入力することによって，その2つのテキストが含意関係にあるか矛盾関係にあるか推定する． | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||
| 書誌情報 |
第81回全国大会講演論文集 巻 2019, 号 1, p. 449-450, 発行日 2019-02-28 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
