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
230
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
230
Simple and Effective Paraphrastic Similarity from Parallel Translations
katsutan
0
210
Simple task-specific bilingual word embeddings
katsutan
0
210
Retrofitting Contextualized Word Embeddings with Paraphrases
katsutan
0
260
Character Eyes: Seeing Language through Character-Level Taggers
katsutan
1
210
Improving Word Embeddings Using Kernel PCA
katsutan
0
220
Better Word Embeddings by Disentangling Contextual n-Gram Information
katsutan
0
320
Rotational Unit of Memory: A Novel Representation Unit for RNNs with Scalable Applications
katsutan
0
260
A robust self-learning method for fully unsupervised cross-lingual mappings of word embeddings
katsutan
0
300
Other Decks in Technology
See All in Technology
_第4回__AIxIoTビジネス共創ラボ紹介資料_20251203.pdf
iotcomjpadmin
0
170
会社紹介資料 / Sansan Company Profile
sansan33
PRO
11
390k
Cloud WAN MCP Serverから考える新しいネットワーク運用 / 20251228 Masaki Okuda
shift_evolve
PRO
0
130
モノタロウ x クリエーションラインで実現する チームトポロジーにおける プラットフォームチーム・ ストリームアラインドチームの 効果的なコラボレーション
creationline
0
360
ECS_EKS以外の選択肢_ROSA入門_.pdf
masakiokuda
1
120
なぜ あなたはそんなに re:Invent に行くのか?
miu_crescent
PRO
0
250
Contract One Engineering Unit 紹介資料
sansan33
PRO
0
12k
Sansan Engineering Unit 紹介資料
sansan33
PRO
1
3.6k
Everything As Code
yosuke_ai
0
490
研究開発部メンバーの働き⽅ / Sansan R&D Profile
sansan33
PRO
4
21k
#22 CA × atmaCup 3rd 1st Place Solution
yumizu
1
120
名刺メーカーDevグループ 紹介資料
sansan33
PRO
0
1k
Featured
See All Featured
Bootstrapping a Software Product
garrettdimon
PRO
307
120k
Side Projects
sachag
455
43k
Cheating the UX When There Is Nothing More to Optimize - PixelPioneers
stephaniewalter
287
14k
The Anti-SEO Checklist Checklist. Pubcon Cyber Week
ryanjones
0
35
HU Berlin: Industrial-Strength Natural Language Processing with spaCy and Prodigy
inesmontani
PRO
0
120
Bridging the Design Gap: How Collaborative Modelling removes blockers to flow between stakeholders and teams @FastFlow conf
baasie
0
420
Winning Ecommerce Organic Search in an AI Era - #searchnstuff2025
aleyda
0
1.8k
Balancing Empowerment & Direction
lara
5
830
Facilitating Awesome Meetings
lara
57
6.7k
How to Think Like a Performance Engineer
csswizardry
28
2.4k
Primal Persuasion: How to Engage the Brain for Learning That Lasts
tmiket
0
200
Git: the NoSQL Database
bkeepers
PRO
432
66k
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