Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Automatically Acquired Lexical Knowledge Improv...
Search
kakubari
October 23, 2017
Technology
110
0
Share
Automatically Acquired Lexical Knowledge Improves Japanese Joint Morphological and Dependency Analysis
長岡技術科学大学
自然言語処理研究室
学部4年 角張竜晴
kakubari
October 23, 2017
More Decks by kakubari
See All by kakubari
動詞クエリの語間の関係性に基づくクエリマイニング
kakubari
0
130
Neural Modeling of Multi-Predicate Interactions for Japanese Predicate Argument Structure Analysis
kakubari
1
190
Leveraging Crowdsourcing for Paraphrase Recognition
kakubari
0
100
Labeling the Semantic Roles of Commas
kakubari
0
95
Integrating Case Frame into Japanese to Chinese Hierarchical Phrase-based Translation Model
kakubari
0
130
Improving Chinese Semantic Role Labelingusing High-quality Surface and Deep Case Frames
kakubari
0
97
Exploring Verb Frames for Sentence Simplification in Hindi
kakubari
0
150
述語項構造と照応関係のアノテーション
kakubari
0
250
用言と直前の格要素の組を単位とする格フレームの自動構築
kakubari
0
230
Other Decks in Technology
See All in Technology
QGISプラグイン CMChangeDetector
naokimuroki
1
260
"SQLは書けません"から始まる データドリブン
kubell_hr
2
420
幾億の壁を超えて/Beyond Countless Walls(JP)
ikuodanaka
0
130
え!?初参加で 300冊以上 も頒布!? これは大成功!そのはずなのに わいの財布は 赤字 の件
hellohazime
0
140
JOAI2026講評会資料(近藤佐介)
element138
1
120
Azure PortalなどにみるWebアクセシビリティ
tomokusaba
0
260
NgRx SignalStore: The Power of Extensibility
rainerhahnekamp
0
230
Azure Speech で音声対応してみよう
kosmosebi
0
110
ストライクウィッチーズ2期6話のエイラの行動が許せないのでPjMの観点から何をすべきだったのかを考える
ichimichi
1
370
🀄️ on swiftc
giginet
PRO
0
350
OBI+APMでお手軽にアプリケーションのオブザーバビリティを手に入れよう
kenshimuto
0
300
DevOpsDays Tokyo 2026 軽量な仕様書と新たなDORA AI ケイパビリティで実現する、動くソフトウェアを中心とした開発ライフサイクル / DevOpsDays Tokyo 2026
n11sh1
0
130
Featured
See All Featured
Unlocking the hidden potential of vector embeddings in international SEO
frankvandijk
0
760
The innovator’s Mindset - Leading Through an Era of Exponential Change - McGill University 2025
jdejongh
PRO
1
150
Become a Pro
speakerdeck
PRO
31
5.9k
The Curse of the Amulet
leimatthew05
1
11k
AI in Enterprises - Java and Open Source to the Rescue
ivargrimstad
0
1.2k
Navigating Team Friction
lara
192
16k
A brief & incomplete history of UX Design for the World Wide Web: 1989–2019
jct
1
350
How People are Using Generative and Agentic AI to Supercharge Their Products, Projects, Services and Value Streams Today
helenjbeal
1
150
A better future with KSS
kneath
240
18k
How to Talk to Developers About Accessibility
jct
2
170
Claude Code のすすめ
schroneko
67
220k
How to Create Impact in a Changing Tech Landscape [PerfNow 2023]
tammyeverts
55
3.3k
Transcript
Ԭ ٕ ज़ Պ ֶ େ ֶ ࣗ વ ݴ ޠ ॲ ཧ ݚ ڀ ࣨ ֶ ෦ ̐ ֯ ு ཽ Automatically Acquired Lexical Knowledge Improves Japanese Joint Morphological and Dependency Analysis Daisuke Kawahara and Yuta Hayashibe and Hajime Morita and Sadao Kurohashi Proceedings of the 15th International Conference on Parsing Technologies, pages 1–10, Pisa, Italy; September 20–22, 2017. ਤදจΑΓҾ༻ 1
概要 2 ˗ఏҊ ࣗಈతʹ֫ಘ͞Εͨޠኮࣝʹجͮ͘ܗଶૉղੳٴ ͼΓड͚ղੳͷڞಉϞσϧͷఏҊ ˗݁Ռ ैདྷͷύΠϓϥΠϯϞσϧΑΓڞಉϞσϧͷ༗ޮ
ੑΛূ໌
はじめに 3 ηάϝϯτԽ͞Ε͍ͯͳ͍ݴޠͷղੳ ܗଶૉղੳ ୯ޠׂɺ104͚ɺݟग़͠ޠղੳ
Ὃ Γड͚ղੳड़ޠҾߏ 1"4 ղੳͳͲ ύΠϓϥΠϯॲཧͷ ¡ ܗଶૉղੳͷΤϥʔ͕ޙଓͷղੳʹൖ͢Δ ܗଶૉղੳͰ୯ޠׂΛ͢Δࡍʹɺߏจతٴͼߏతͳࣝ ͕ඞཁͳ߹͕͋Δɻ
はじめに 4 Մೳੑɹ͕ɹ͋Δ͔ͳ͍ɹ͔ɹ͔Βɹͳ͍ ˓B ͋Δ͔ͳ͍ FYJTUPSOPU
Մೳੑ͕͋Δ͔Ͳ͏͔ ɹ C ͋Δ͔ͳ͍ XBMLOPU Մೳੑ͕า͔ͳ͍
提案 5 ࣗಈతʹ֫ಘͨ͠ޠኮࣝʹجͮ͘ɺ ɹܗଶૉɾΓड͚ղੳͷڞಉϞσϧΛఏҊ͢Δɻ ޠኮࣝʹ̏ͭͷλΠϓ͕͋Δ ¡ ֨ϑϨʔϜ
¡ ໊ࢺͱड़ޠͷΓड͚ؔͷڞى֬ ¡ ୯ޠຒΊࠐΈ ಛʹɺ֨ϑϨʔϜɺܗଶతɾߏจతͳᐆດੑΛղফ ͢Δͷʹ༗ޮͳख͕͔Γɻ
関連研究 6 ϔϒϥΠޠͱΞϥϏΞޠͰϥςΟεղੳ๏͕ఏҊ ¡ (PMECFSHBOE5TBSGBSZ ¡ (PMECFSHFUBM
¡ (SFFOBOE.BOOJOH ¡ (PMECFSHBOE&MIBEBE ޠኮࣝͳ͠ͷڞಉղੳϞσϧΛఏҊ ¡ 5BXBSBFUBM
格フレーム 7 ֨ϑϨʔϜΛ༻ͯ͠ɺ1"4ͷଥੑΛධՁ͢Δ ֨ϑϨʔϜ,BXBIBSBFUBM ͷߏஙํ๏Λద༻
ܗଶૉղੳͱΓड͚ղੳ +6." ͱ,/1 Λੜίʔύεʹద༻ ͢Δɻ ΤϥʔͷӨڹ؇ͷͨΊɺᐆດੑͷͳ͍৴པੑͷߴ͍1"4ͷΈΛந ग़ ಉ͡ҙຯΛ࣋ͭ1"4Λड़ޠͱ࠷͍ۙҾΛ݁߹ࣝ͠ผ͢Δɻ ྫ͑ɺʮಓΛา͘ʯͱʮொΛา͘ʯͳͲͷड़ޠҾͷͰ۠ผ͢ Δɻ ԯͷຊޠจड़ޠ ͷ֨ϑϨʔϜΛऔಘ
名詞と述語の依存関係の共起確率 8 1"4Ͱଊ͑ΒΕͳ͍Γड͚ؔΛධՁ͢Δ Γड͚ؔͷڞى֬ͷ౷ܭຊޠ8FCίʔύε ͷԯจ͔Βऔಘ͢Δ ¡ ໊ࢺ໊ࢺ ÷
ෳ߹໊ࢺΛؚΉ໊ࢺؒͷґଘؔΛΧόʔ ¡ ड़ޠड़ޠ ÷ ड़ޠؒͷґଘؔΛΧόʔ
単語埋め込み 9 ୯ޠͱ୯ޠྻͷؒͷྨࣅΛܭࢉ͢Δ XPSEWFD .JLPMPWFUBM ʹΑͬͯɺԯͷ ຊޠͷ8FCจΛ༻ͯ͠܇࿅͢Δ
¡ ࣍ݩͰDPTྨࣅΛܭࢉ͢Δ
共同解析モデル 10 $,:ΞϧΰϦζϜΛ࠾༻ ¡ ڞಉղੳϞσϧʹ͘༻͞Ε͍ͯΔ ͜ͷϞσϧͷग़ྗ ¡ ୯ޠɺจઅɺٴͼΓड͚ؔͷશͯͷ໌֬ͳ݁ՌΛؚΉɺ
ɹ࠷దͳղੳπϦʔΛग़ྗ
共同解析モデルの解析手順 11 ީิ୯ޠͷ$,:ςʔϒϧͷӨ ¡ ܗଶૉղੳΛ༻͍ͯɺ୯ޠ֨ࢠΛੜ͢Δ ޠ۟ͷੜ ¡
104ϕʔεͷޠ۟ͷմͷنଇΛ ɹ༻͠$,:ςʔϒϧͰੜ͞ΕΔ ϧʔϧ,/1͔Βநग़͞ΕΔ ¡ ࠷খͷαϒπϦʔͱͯ͠Έͳ͢
共同解析モデルの解析手順 12 ྡ͢ΔαϒπϦʔϖΞͷϚʔδ ¡ ྡ͢ΔαϒπϦʔΛϚʔδ͠ɺ ɹ৽͍͠αϒπϦʔΛੜ ¡ ϘτϧΞοϓํࣜͰߦ͏
ೖྗจશମʹର͢Δީิ
共同解析モデルの解析手順 13 είΞ͕࠷ߴ͍πϦʔΛબ ੜ͞ΕͨީิͷதͰείΞ͕࠷ߴ͍Λग़ྗ
スコア機能とトレーニング 14 είΞػೳ
XJ ɿಛͷॏΈ ЇJ ɿಛJͷಛؔ ֶशखॱ ಛྔΛॳظԽ͠ɺ܇࿅ίʔύεͷ֤จͷ୯ޠ֨ࢠ Λೖྗ ೖྗจʹର͢ΔީิΛಘΔ ΰʔϧυπϦʔʹର͢ΔΓड͚είΞ͕࠷ߴ͍π ϦʔΛਖ਼ͷΠϯελϯεͱ͢Δ ಛͷॏΈ܇࿅ίʔύεͷશͯͷจ͔Β࠷దԽ͞ΕΔɻ
実験 15 ژେֶςΩετίʔύε /&84 ¡ ,BXBIBSBFUBM
ژେֶΣϒจॻϦʔυίʔύε 8&# ¡ )BOHZPFUBM
実験 16 ൺֱର ¡ ,/1 ,BXBIBSBBOE,VSPIBTIJ ¡
$BCP$IB 4BTTBOP ධՁ߲ ¡ 4FHɿ୯ޠׂ ¡ 104ɿ4FH 104 ¡ "MMɿ4FH 104 ͖Ίࡉ͔͍104 جຊܗ ¡ Q4FRɿจઅ۠Γ ¡ 6"4-"4ɿϥϕϧͳ͠ϥϕϧ͋ΓͷΓड͚ղੳ
実験結果 17
実験結果 18
結論 19 ࣗಈ֫ಘͨ͠ޠኮࣝʹجͮ͘ɺܗଶૉղੳٴͼ Γड͚ղੳͷڞಉϞσϧͷఏҊ ैདྷͷύΠϓϥΠϯϞσϧʹൺɺڞಉϞσϧͷ༗ ޮੑΛࣔͨ͠ ܗଶૉղੳͱΓड͚ղੳͷͨΊͷޠኮࣝΛ
χϡʔϥϧωοτϫʔΫϕʔεϞσϧʹΈࠐΉ͜ ͱʹࢼΈΔ