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
120
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
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
110
Labeling the Semantic Roles of Commas
kakubari
0
100
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
98
Exploring Verb Frames for Sentence Simplification in Hindi
kakubari
0
160
述語項構造と照応関係のアノテーション
kakubari
0
270
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
脱金融のフューチャー・デザイン / Future Design Beyond Finance
ks91
PRO
0
140
型は壁、Rustでもバグを直すな、表現できなくせよ
nwiizo
13
2k
Docker Desktop不要の時代が来る? WSL標準の「wslc」で Linuxコンテナを動かしてみた.
ueponx
0
900
Zoom2Youtube.Claude
kawaguti
PRO
3
490
ローカルLLMとLINE Botの組み合わせ その3 / LINE DC Generative AI Meetup #8
you
PRO
0
130
そのタスクオンスケですか?
poropinai1966
0
150
Compose 新機能総まとめ / What's New in Jetpack Compose
yanzm
0
160
美しいコードを書くためにF#を学んでみた話
yud0uhu
1
400
KiCAD講習会②
tutcreators
0
100
Claude Code 珍プレー好プレー
shinyasaita
0
310
勉強会企画をアプリで構造化してみた 〜そこで見えた、AIとの付き合い方〜 / I've structured a study group plan using an app.
pauli
0
340
はじめてのWDM
miyukichi_ospf
1
140
Featured
See All Featured
Six Lessons from altMBA
skipperchong
29
4.3k
Visualizing Your Data: Incorporating Mongo into Loggly Infrastructure
mongodb
49
10k
SEOcharity - Dark patterns in SEO and UX: How to avoid them and build a more ethical web
sarafernandez
0
220
Building an army of robots
kneath
306
46k
GraphQLの誤解/rethinking-graphql
sonatard
75
12k
Have SEOs Ruined the Internet? - User Awareness of SEO in 2025
akashhashmi
0
390
Pawsitive SEO: Lessons from My Dog (and Many Mistakes) on Thriving as a Consultant in the Age of AI
davidcarrasco
0
180
How to Build an AI Search Optimization Roadmap - Criteria and Steps to Take #SEOIRL
aleyda
1
2.1k
Abbi's Birthday
coloredviolet
3
8.6k
How People are Using Generative and Agentic AI to Supercharge Their Products, Projects, Services and Value Streams Today
helenjbeal
1
230
How STYLIGHT went responsive
nonsquared
100
6.2k
How to optimise 3,500 product descriptions for ecommerce in one day using ChatGPT
katarinadahlin
PRO
1
3.7k
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