| 講演名 | 2022-09-13 単語の分散表現と意味的なベクトル演算に基づく関連キーワード推定 瀬川 修(中部電力), 村上 一彦(中電シーティーアイ), |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 抄録(和) | 従来，テキストマイニング等における関連キーワードの推定においては，観測窓内の単語分布に基づく共起性の評価による手法が用いられることが多く，概念間の意味的コンテキストを反映した方式は実用レベルでは十分に検討されていない．本稿では，単語の分散表現と意味的なベクトル演算に基づく「シチュエーションの合成」によって，入力されたコンテキストに適合する関連キーワードを推定する一手法を提案する． |
| 抄録(英) | Formerly, in a text-mining task, several methods based on distribution of words using co-occurrence in observation windows were used for estimating related keywords. However, in practical use, methods that reflect semantic context between concepts have not been sufficiently explored. In this article, we propose a method to estimate related keywords that match the input contexts. Our method utilizes distributed representations of words and “situation synthesis” by semantic vector operations. |
| キーワード(和) | 単語分散表現 / 意味ベクトル / 関連キーワード推定 / Word2Vec / GloVe / BERT |
| キーワード(英) | Distributed representation of words / Semantic vector / Related keyword estimation / Word2Vec / GloVe / BERT |
| 資料番号 | NLC2022-4 |
| 発行日 | 2022-09-06 (NLC) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLC |
|---|---|
| 開催期間 | 2022/9/13(から1日開催) |
| 開催地（和） | 慶應義塾大学 矢上キャンパス |
| 開催地（英） | Keio Univ. Yagami Campus. |
| テーマ（和） | 第19回テキストアナリティクス・シンポジウム |
| テーマ（英） | The 19th Text Analytics Symposium |
| 委員長氏名（和） | 吉田 光男(筑波大) |
| 委員長氏名（英） | Mitsuo Yoshida(Univ. of Tsukuba) |
| 副委員長氏名（和） | 坂地 泰紀(東大) / 小早川 健(NHK) |
| 副委員長氏名（英） | Hiroki Sakaji(Univ. of Tokyo) / Takeshi Kobayakawa(NHK) |
| 幹事氏名（和） | 光田 航(NTT) / 石野 亜耶(広島経済大) |
| 幹事氏名（英） | Ko Mitsuda(NTT) / Aya Ishino(Hiroshima Univ. of Economics) |
| 幹事補佐氏名（和） | 高橋 寛治(Sansan) / 小川 泰弘(名大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Kanjin Takahashi(Sansan) / Yasuhiro Ogawa(Nagoya Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Natural Language Understanding and Models of Communication |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 単語の分散表現と意味的なベクトル演算に基づく関連キーワード推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Estimation of related keywords based on distributed representation of words and semantic vector operations |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 単語分散表現 / Distributed representation of words |
| キーワード(2)（和/英） | 意味ベクトル / Semantic vector |
| キーワード(3)（和/英） | 関連キーワード推定 / Related keyword estimation |
| キーワード(4)（和/英） | Word2Vec / Word2Vec |
| キーワード(5)（和/英） | GloVe / GloVe |
| キーワード(6)（和/英） | BERT / BERT |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 瀬川 修 / Osamu Segawa |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 中部電力株式会社(略称：中部電力) Chubu Electric Power Co., Inc.(略称：Chubu Electric Power) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 村上 一彦 / Kazuhiko Murakami |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 株式会社中電シ—ティーアイ(略称：中電シーティーアイ) Chuden CTI Co., Ltd.(略称：Chuden CTI) |
| 発表年月日 | 2022-09-13 |
| 資料番号 | NLC2022-4 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | NLC-180 |
| ページ範囲 | pp.1-4(NLC), |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2022-09-06 (NLC) |