| 講演名 | 2012-03-14 自然言語を扱うニューラルネットワークと質問応答システムへの応用 相良 司, 萩原 将文, |
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| 抄録(和) | 本論文では,自然言語を扱うニューラルネットワークを提案する.提案ニューラルネットワークは3つの層(Sentence Layer, Knowledge Layer, Deep Case Layer)と1つのネットワーク(Dictionary Network)で構成されている.Deep Case Layerは知識を適切に処理するための役割を果たす.Dictionary Networkはシソーラスを知識源として利用することで,知識の連想・推論,表記ゆれへの対応を行う.また応用として,Webを知識源としたfactoid型質問応答を行う.質問応答では,Webの文章を提案ニューラルネットワークで学習することで,回答を抽出する.評価実験の結果から,想起能力と質問応答システムの精度において有効性が確認された.また,質問応答システムの精度(MRR=0.567)は,従来の人工知能に基づくシステムに大きく接近する結果となった. |
| 抄録(英) | This paper proposes a novel neural network to treat natural language. The proposed neural network is composed of 3 layers and one network: Sentence Layer, Knowledge Layer, Deep Case Layer and Dictionary Network. The Deep Case Layer plays an important role to process knowledge properly. The Dictionary Network also plays an important role as knowledge base. In this paper, factoid questions are treated as one of the simple applications of the proposed neural network. We have carried out several experiments and they have shown that the proposed neural network has superior performances. Especially as a question-answering system, the performance (MRR=0.567) is very close to the elaborated system based on artificial intelligence. |
| キーワード(和) | ニューラルネットワーク / 知識表現 / 質問応答 |
| キーワード(英) | Neural Network / Knowledge Representation / Question-Answering |
| 資料番号 | NC2011-139 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 2012/3/7(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 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 | Neurocomputing (NC) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 自然言語を扱うニューラルネットワークと質問応答システムへの応用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Natural Language Neural Network and its Application to Question-Answering System |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ニューラルネットワーク / Neural Network |
| キーワード(2)（和/英） | 知識表現 / Knowledge Representation |
| キーワード(3)（和/英） | 質問応答 / Question-Answering |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 相良 司 / Tsukasa SAGARA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学大学院理工学研究科 Graduate School of Science and Technology, Keio University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 萩原 将文 / Masafumi HAGIWARA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学大学院理工学研究科 Graduate School of Science and Technology, Keio University |
| 発表年月日 | 2012-03-14 |
| 資料番号 | NC2011-139 |
| 巻番号（vol） | vol.111 |
| 号番号（no） | 483 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |