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
シソーラスを組み込んだ意味解析システム
Search
katsutan
April 27, 2017
Technology
0
220
シソーラスを組み込んだ意味解析システム
文献紹介
長岡技術科学大学 自然言語処理研究室
勝田哲弘
katsutan
April 27, 2017
Tweet
Share
More Decks by katsutan
See All by katsutan
What does BERT learn about the structure of language?
katsutan
0
220
Simple and Effective Paraphrastic Similarity from Parallel Translations
katsutan
0
200
Simple task-specific bilingual word embeddings
katsutan
0
210
Retrofitting Contextualized Word Embeddings with Paraphrases
katsutan
0
240
Character Eyes: Seeing Language through Character-Level Taggers
katsutan
1
190
Improving Word Embeddings Using Kernel PCA
katsutan
0
210
Better Word Embeddings by Disentangling Contextual n-Gram Information
katsutan
0
300
Rotational Unit of Memory: A Novel Representation Unit for RNNs with Scalable Applications
katsutan
0
250
A robust self-learning method for fully unsupervised cross-lingual mappings of word embeddings
katsutan
0
280
Other Decks in Technology
See All in Technology
[kickflow]20250319_少人数チームでのAutify活用
otouhujej
0
210
AIエージェントの開発に必須な「コンテキスト・エンジニアリング」とは何か──プロンプト・エンジニアリングとの違いを手がかりに考える
masayamoriofficial
0
330
RAID6 を楔形文字で組んで現代人を怖がらせましょう(実装編)
mimifuwa
0
290
イオン店舗一覧ページのパフォーマンスチューニング事例 / Performance tuning example for AEON store list page
aeonpeople
1
220
Rethinking Incident Response: Context-Aware AI in Practice - Incident Buddy Edition -
rrreeeyyy
0
130
Preferred Networks (PFN) とLLM Post-Training チームの紹介 / 第4回 関東Kaggler会 スポンサーセッション
pfn
PRO
1
140
認知戦の理解と、市民としての対抗策
hogehuga
0
290
開発と脆弱性と脆弱性診断についての話
su3158
1
1.1k
R-SCoRe: Revisiting Scene Coordinate Regression for Robust Large-Scale Visual Localization
takmin
0
400
20250818_KGX・One Hokkaidoコラボイベント
tohgeyukihiro
0
130
会社にデータエンジニアがいることでできるようになること
10xinc
9
1.5k
ドキュメントはAIの味方!スタートアップのアジャイルを加速するADR
kawauso
3
200
Featured
See All Featured
Designing Experiences People Love
moore
142
24k
For a Future-Friendly Web
brad_frost
179
9.9k
個人開発の失敗を避けるイケてる考え方 / tips for indie hackers
panda_program
110
20k
Making Projects Easy
brettharned
117
6.3k
jQuery: Nuts, Bolts and Bling
dougneiner
64
7.9k
Balancing Empowerment & Direction
lara
2
580
The Psychology of Web Performance [Beyond Tellerrand 2023]
tammyeverts
49
3k
The Web Performance Landscape in 2024 [PerfNow 2024]
tammyeverts
9
780
Six Lessons from altMBA
skipperchong
28
4k
Building Applications with DynamoDB
mza
96
6.6k
I Don’t Have Time: Getting Over the Fear to Launch Your Podcast
jcasabona
33
2.4k
Creating an realtime collaboration tool: Agile Flush - .NET Oxford
marcduiker
31
2.2k
Transcript
文献紹介: シソーラスを組み込んだ意味解析シ ステム 国分 芳宏, 梅北 浩二, 松下 栄一, 末岡
隆史 自然言語処理 Vol. 17 (2010) No. 4 P 4_43-4_57 長岡技術科学大学 自然言語処理研究室 学部4年 勝田哲弘 2017/4/28 図、表などは論文中から引用しています。
概要 • 用語の異なり、構文構造の異なりに対処し、解 析精度を向上させる • 対策としては、シソーラスを用いて用語間の意 味的な距離を決定する ▫ 用語の標準化や係り受けの正規化、省略された主 語の復元、文節意図を付与する
• 0.9ポイントの向上
構文構造の決定 • シソーラスを用いて用語同士の意味的な距離の 近いところに係るという方式
構文構造の決定 <P>は並列の意味
意味的な距離の定義 • 例 ネットで -調べる -行く 意味的な距離 1 ∞
意味的な距離の定義 • 未定義のものは関係ごとの意味的な距離を加算 する 狭義語のさらに狭義語は1+1で2と定義される • 同じ言葉でも異なる意味のものは別の言葉とし て管理する
係り受けデータの整理 • シソーラスを用いて用語の標準化
係り受けデータの整理 • 係り受けの正規化 ▫ 限定用法を叙述用法に統一 例 青、い、リンゴ → リンゴ、が、青、い •
間に挟む助詞は4種類に限定
情報の付与 • 文節意図 ▫ 係り受けの語幹までで区切りそれ以降の「付属語 の並び」を管理 • 例 お酒を飲 んでください
係り受け 付属語の並び
情報の付与 このシステムでは130万 行の解析辞書を使用
情報の付与
主語の推定 • 待遇表現による推定 ▫ 謙譲語が使われている動詞は一人称 ▫ 尊敬語は二人称又は三人称 • 文節意図による推定
辞書-シソーラス
解析辞書 • 各用語に付与されている情報 • 名詞の意味
解析辞書 • 用言()内は活用語尾
解析辞書 • 動詞の性質 • 付属語の並び
実験 • Yahoo!知恵袋データ2004年4月の質問記事 (5957記事、15883文)を用いて、 cabochaとの解析精度を比較 • また、シソーラスをシステムに組み込んだ場合 とそうでない場合を比べる
結果 • 13.8ポイント上回っている • シソーラスの有無では全体の15883文に対 して0.9%向上している
結果 • 成功例 「音楽がいつまでたっても始まりません」 • 失敗例 「警察の方に話がいっているかわからない」
まとめ • シソーラスによる意味的な距離を考慮すると、 0.9%向上した • 係り受け語の規模が小さかったため対応が取れ なかった • 会話体の文章を扱うため、用語をうまくまとめ られなかった