| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2019-08-22 |
| タイトル |
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タイトル |
モダリティ表現認識・事象の事実性解析の同時学習 |
| タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Joint Learning for Modality Expression Recognition and Event Factuality Analysis |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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京都大学大学院情報学研究科 |
| 著者所属 |
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京都大学大学院情報学研究科 |
| 著者所属 |
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電気通信大学大学院情報理工学研究科 |
| 著者所属 |
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京都大学学術情報メディアセンター |
| 著者所属 |
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京都大学学術情報メディアセンター |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Informatics, Kyoto University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Informatics, Kyoto University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Informatics and Engineering, The University of Electro-Communications |
| 著者所属(英) |
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en |
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Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University |
| 著者名 |
友利, 涼
村脇, 有吾
松吉, 俊
亀甲, 博貴
森, 信介
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
モダリティ表現や事象の事実性などを正確に認識 ・解析することは，否定や推量などが含まれるテキストの言語理解や文生成を行ううえで重要である．本研究では，モダリティ表現認識器 ・事象の事実性解析器などをマルチタスク学習の枠組みを用いて同時学習する．これらのタスクは相互に関連しており，マルチタスク学習を用いてその関係性を自動的に学習することを目指す．実験では，同時学習による手法が単純な手法による精度を上回った．また，生コーパスを用いて事前学習することにより，さらなる精度向上を示した． |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN10115061 |
| 書誌情報 |
研究報告自然言語処理（NL）
巻 2019-NL-241,
号 13,
p. 1-8,
発行日 2019-08-22
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8779 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-NL19241013.pdf (1.2 MB)
