慶應義塾大学学術情報リポジトリ(KOARA)KeiO Associated Repository of Academic resources

慶應義塾大学学術情報リポジトリ(KOARA)

ホーム  »»  アイテム一覧  »»  アイテム詳細

アイテム詳細

アイテムタイプ Article
ID
KAKEN_24500281seika  
プレビュー
画像
thumbnail  
キャプション  
本文
KAKEN_24500281seika.pdf
Type :application/pdf Download
Size :350.3 KB
Last updated :Jan 6, 2017
Downloads : 362

Total downloads since Jan 6, 2017 : 362
 
本文公開日
 
タイトル
タイトル 膨大な知識を有するニューラルネットワーク型自然言語処理システムに関する研究  
カナ ボウダイナ チシキ オ ユウスル ニューラル ネットワークガタ シゼン ゲンゴ ショリ システム ニ カンスル ケンキュウ  
ローマ字 Bodaina chishiki o yusuru nyuraru nettowakugata shizen gengo shori shisutemu ni kansuru kenkyu  
別タイトル
名前 A study on natural language processing neural network with a large knowledge base  
カナ  
ローマ字  
著者
名前 萩原, 将文  
カナ ハギワラ, マサフミ  
ローマ字 Hagiwara, Masafumi  
所属 慶應義塾大学・理工学部・教授  
所属(翻訳)  
役割 Research team head  
外部リンク 科研費研究者番号 : 80198655
 
出版地
 
出版者
名前  
カナ  
ローマ字  
日付
出版年(from:yyyy) 2016  
出版年(to:yyyy)  
作成日(yyyy-mm-dd)  
更新日(yyyy-mm-dd)  
記録日(yyyy-mm-dd)  
形態
1 pdf  
上位タイトル
名前 科学研究費補助金研究成果報告書  
翻訳  
 
 
2015  
 
開始ページ  
終了ページ  
ISSN
 
ISBN
 
DOI
URI
JaLCDOI
NII論文ID
 
医中誌ID
 
その他ID
 
博士論文情報
学位授与番号  
学位授与年月日  
学位名  
学位授与機関  
抄録
連想層と抑制層を導入した自然言語を扱うニューラルネットワークの提案を行った。これは以下の3つの特長を持つ。まず第一に, 同義語辞書, Nグラム類似度を用いた情報の正規化である。これにより, 同義語を1つのニューロンで表現することが可能となった。第二に, 単語共起頻度データベースを元にした連想層の導入である。この層が加わることにより, 学習文に存在しない単語間の連想が可能になった。そして第三に, 抑制性ニューロンを有する抑制層の導入である。これにより質問応答への応用の際, 質問文と関係が低いニューロンの膜電位を抑えることが可能になった。評価実験により, 優れた特性が確認されている。
We proposed a new natural language processing neural network with association layer and inhibitory layer. It has the following three features. The first one is a regularization of a sentence using a synonym dictionary and N-gram similarity. Owing to this regularization, synonym words are represented as the same neuron. Second feature is the introduction of an association layer based on the co-occurrence frequency database. Owing to this layer, the association between two words can be easily realized. Third one is the introduction of an inhibitory layer. In the application to a question-answering, these neurons can inhibit the membrane potential of neurons which does not relate to the question sentence. Experimental results indicate the effectiveness of the proposed neural network.
 
目次

 
キーワード
ニューラルネットワーク  

知識処理  
NDC
 
注記
研究種目 : 基盤研究(C)(一般)
研究期間 : 2012~2015
課題番号 : 24500281
研究分野 : ニューラルネットワーク
 
言語
日本語  

英語  
資源タイプ
text  
ジャンル
Research Paper  
著者版フラグ
publisher  
関連DOI
アクセス条件

 
最終更新日
Dec 27, 2016 11:18:22  
作成日
Dec 27, 2016 11:18:22  
所有者
mediacenter
 
更新履歴
 
インデックス
/ Public / 科学研究費補助金研究成果報告書 / 2015年度 / 日本学術振興会
 
関連アイテム
 

ランキング

最も多く閲覧されたアイテム
1位 日豪「ミドルパワ... (890) 1st
2位 新自由主義に抗す... (716)
3位 グラウンデッド・... (515)
4位 ドイツのSNS対策... (504)
5位 なぜ日本ユニテリ... (484)

最も多くダウンロードされたアイテム
1位 Research on elec... (2163) 1st
2位 新たなかたちのひ... (2013)
3位 Linguistic encod... (1971)
4位 経営者が語るアン... (1768)
5位 ソレルスの中国 (... (1575)

LINK

慶應義塾ホームページへ
慶應義塾大学メディアセンターデジタルコレクション
慶應義塾大学メディアセンター本部
慶應義塾研究者情報データベース