構成性にもとづいた関係知識の汎化

基于组合性的关系知识泛化

• 批准号: 14J05820
• 负责人: 高瀬 翔
• 金额: $ 1.6万
• 依托单位: Tohoku University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2014
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2014-04-25 至 2017-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-14J05820/
• 关键词: 自然言語処理; 情報抽出; 関係抽出; 知識獲得; 表現学習; ニューラルネットワーク

本研究の目標は、自然言語で書かれた文書中に記されている、名詞間の意味的関係を認識・獲得することである。例えば、「タバコ」と「癌」について書かれた、「タバコが癌を引き起こす」、「タバコは癌のリスクを高める」、「タバコが癌の発生する危険性を増加させる」の3つの文が全て似たような意味であると認識し、これらの文から、「タバコ」と「癌」の間に因果関係があるという知識を獲得する。これを達成するために、報告者は名詞間の関係を表す表現（上記における、「XがYを引き起こす」や「XはYのリスクを高める」（X、Yは名詞の挿入されるスロット）など。以下、関係表現と呼ぶ）の意味計算に取り組んできた。特に、学習用のコーパスで低頻度な表現や全く出現しない表現の意味計算を可能にするため、単語の意味から構成性に基づき、関係表現の意味を計算する手法の探求に取り組んできた。28年度は27年度の成果を発展させ、関係表現の意味計算手法を用いた、ウェブ文書からの関係知識の獲得、統語的／意味的情報を利用した、意味計算の精緻化、多様な言語表現に適用可能な手法の探求という、3つの取り組みを行った。上記の成果のうち、分野への貢献が最も大きいものは3番目の成果であると考えられる。句や文の意味を単語のような構成要素から計算する手法は、報告者が提案した手法以外にも、加法構成やLong Short-Term Memory、Gated Recurrent Unitなど、様々なものがあり、どのモデルがどのような言語現象を扱えるのかは判然としない。これを明らかにするため、学習手法、意味計算モデル、およびデータセットを横断的に実験し、各手法やデータセットでの特徴を調査し、報告者の提案した手法が頑健であることを示した。

The purpose of this study is to get a good understanding of the meaning of the words and names in the literature. For example, "cancer", "cancer, cancer, I don't know, I don't know, I don't know what I know. The name of the reporter is displayed in the previous report, and the name of the reporter (X, Y, X, Y, Y, X, Y, Y Below, the following table indicates that the calculation of the data collection system is required. In this paper, you can learn to use the information system to show that the calculation is possible, that it means that the calculation is not possible, and that it means that the calculation method is used to explore the calculation method. 28 in the year 27, the results show that the calculation method means that the calculation method is used to obtain the knowledge, the system

项目成果

構成性に基づく関係パタンの意味計算

基于组合性的关系模式语义计算

• 发表时间: 2015
• 作者: Maeda;H.;Hatta;T.;Alim;M. A.;Tsubokawa;D.;Mikami;F.;Matsubayashi;M.;Miyoshi;T.;Umemiya-Shirafuji;R.;Kawazu;S.;Igarashi;I.;Mochizuki;M.;Tsuji;N. and Tanaka;T.;高瀬翔，岡崎直観，乾健太郎
• 通讯作者: 高瀬翔，岡崎直観，乾健太郎

Composing Distributed Representations of Relational Patterns

• DOI: 10.18653/v1/p16-1215
• 发表时间: 2016-08
• 期刊: ArXiv
• 作者: Sho Takase;Naoaki Okazaki;Kentaro Inui

Neural Headline Generation on Abstractive Meaning Representation.

抽象意义表示的神经标题生成。

• 发表时间: 2016
• 作者: N. Namioka;Y. Takei;N. Minh-Dung;T. Usami;N. Thanh-Vinh;H. Takahashi;T. Takahata;K. Matsumoto and I. Shimoyama;Sho Takase
• 通讯作者: Sho Takase

句の分散表現計算モデルの汎用性の調査

研究短语的分布式表示计算模型的多功能性

• 发表时间: 2017
• 作者: Tsubokawa D;Hatta T;Kikuchi T;Maeda H;Mikami F;Alim MA;Maruyama H;Tsuji N;高瀬 翔
• 通讯作者: 高瀬 翔

近似頻度計測手法を用いた大規模データからの関係獲得

使用近似频率测量方法从大规模数据中获取关系

• 发表时间: 2014
• 作者: Hashimoto;K.,Suzuki;K.;Hayashi;F.;高瀬翔，岡崎直観，乾健太郎
• 通讯作者: 高瀬翔，岡崎直観，乾健太郎