Item Type |
Article |
ID |
|
Preview |
Image |
|
Caption |
|
|
Full text |
KAKEN_24500281seika.pdf
Type |
:application/pdf |
Download
|
Size |
:350.3 KB
|
Last updated |
:Jan 6, 2017 |
Downloads |
: 447 |
Total downloads since Jan 6, 2017 : 447
|
|
Release Date |
|
Title |
Title |
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
|
Kana |
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
|
Romanization |
Bodaina chishiki o yusuru nyuraru nettowakugata shizen gengo shori shisutemu ni kansuru kenkyu
|
|
Other Title |
Title |
A study on natural language processing neural network with a large knowledge base
|
Kana |
|
Romanization |
|
|
Creator |
Name |
萩原, 将文
|
Kana |
ハギワラ, マサフミ
|
Romanization |
Hagiwara, Masafumi
|
Affiliation |
慶應義塾大学・理工学部・教授
|
Affiliation (Translated) |
|
Role |
Research team head
|
Link |
科研費研究者番号 : 80198655
|
|
Edition |
|
Place |
|
Publisher |
|
Date |
Issued (from:yyyy) |
2016
|
Issued (to:yyyy) |
|
Created (yyyy-mm-dd) |
|
Updated (yyyy-mm-dd) |
|
Captured (yyyy-mm-dd) |
|
|
Physical description |
|
Source Title |
Name |
科学研究費補助金研究成果報告書
|
Name (Translated) |
|
Volume |
|
Issue |
|
Year |
2015
|
Month |
|
Start page |
|
End page |
|
|
ISSN |
|
ISBN |
|
DOI |
|
URI |
|
JaLCDOI |
|
NII Article ID |
|
Ichushi ID |
|
Other ID |
|
Doctoral dissertation |
Dissertation Number |
|
Date of granted |
|
Degree name |
|
Degree grantor |
|
|
Abstract |
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.
|
|
Table of contents |
|
Keyword |
|
NDC |
|
Note |
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
|
|
Language |
|
Type of resource |
|
Genre |
|
Text version |
|
Related DOI |
|
Access conditions |
|
Last modified date |
|
Creation date |
|
Registerd by |
|
History |
|
Index |
|
Related to |
|