講演名 1999/3/5
語ベクトル表現から句ベクトル表現へ
高橋 直人, 本木 実,
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抄録(和) Miikkulaineはパックプロパゲーションを拡張し、ニューラルネットのリンクの重みだけでなく、入力信号そのものも更新する方法を考案した。またこの方法を利用してFGREPと呼ぶニューラルネットにcase-role assignmentを学習させ、コーパスから単語のベクトル表現が自動獲得できることを示した。 我々はFGREPの目標出力パターンに変更を加えることで、学習を安定・高速化することに成功した。また新たに2つのニューラルネットを追加することで、1単語からなる名詞だけでなく、「形容詞十名詞」型の名詞句も入力文の格要素として受け付けられるようにした。
抄録(英) Miikkulainen extended back-propagation to modify not only link weights but also input signals given to neural networks. He trained his neural network, ca11ed FGREP, with this "extened back-propagation" to learn case-role assignment, and showed that FGREP acquired vectorial respresentations of words based on a corpus.The authors modified the output format of FGREP so that the learning becomes faster and more stable. We also added two additional networks so that noun phrases of the form "adjective+noun" are accepted as syntactic constituent of the input sentence, in addition to simple nouns.
キーワード(和) 意味表現形式 / ニューラルネット / FGREP / case-roleassignment / auto-association
キーワード(英) semantic representation form / neural network / FGREP / case-role assignment / auto-association
資料番号 TL98-21
発行日

研究会情報
研究会 TL
開催期間 1999/3/5(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
副委員長氏名(和)
副委員長氏名(英)
幹事氏名(和)
幹事氏名(英)
幹事補佐氏名(和)
幹事補佐氏名(英)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Thought and Language (TL)
本文の言語 JPN
タイトル(和) 語ベクトル表現から句ベクトル表現へ
サブタイトル(和)
タイトル(英) From word representation vectors to phrase representation vectors
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) 意味表現形式 / semantic representation form
キーワード(2)(和/英) ニューラルネット / neural network
キーワード(3)(和/英) FGREP / FGREP
キーワード(4)(和/英) case-roleassignment / case-role assignment
キーワード(5)(和/英) auto-association / auto-association
第 1 著者 氏名(和/英) 高橋 直人 / Naoto TAKAHASHI
第 1 著者 所属(和/英) 電子技術総合研究所知能情報部
Machine Understanding Division, Electrotechnical Laboratory
第 2 著者 氏名(和/英) 本木 実 / Minoru MOTOKI
第 2 著者 所属(和/英) 九州産業大学
Faculty of Engineering Kyushu Sangyo University
発表年月日 1999/3/5
資料番号 TL98-21
巻番号(vol) vol.98
号番号(no) 640
ページ範囲 pp.-
ページ数 8
発行日