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J-GLOBAL ID：202002254015003744   整理番号：20A2181748

ベイズの定理を利用した日本語意味役割付与モデルの構築

Building a Japanese Semantic Role Labeling Using Bayesian Inference

著者 (2件)： 岸本廉 (岡山大 大学院自然科学研究科) ,  竹内孔一 (岡山大 大学院自然科学研究科)
資料名： 情報科学技術フォーラム講演論文集  (FIT)
巻： 19th  号： 第2分冊  ページ： 169-170  発行年： 2020年08月18日 
JST資料番号： L4664A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・一文内の各係り受け関係に対し意味的な分類を与え,述語に対し概念フレームを付与する意味役割付与をモデルの構築に利用する事例の頻度が低いという課題を説明。
・意味役割付与タスクでは,述語項構造シソーラスによる構造の枠組みを利用して,意味役割を付与するベイズの定理を利用したモデルを考察。
・文章に対して述語の概念フレームと対応する意味役割が付与されているデータを仮定する際に,意味役割授与モデル変数を定義し,その上で意味役割ラベルの生成過程を定義。
・意味役割付与モデル内の各パラメータをデータから推定する手法として変分推定を利用し,模擬データによる評価実験を行った結果,模擬データの分布が反映される確率分布を確認。

シソーラス用語： *Bayes推定 ,  *日本語 ,  *定義 ,  言語モデル ,  シソーラス ,  変数 ,  確率分布
準シソーラス用語： *意味付け ,  言語変数

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  自然語処理  (JE06000L)

引用文献 (1件)：

• 岡本 拓哉,竹内 孔一,石原 靖弘 “ニューラルネットワークを利用した日本語意味役割付与モデルの構築”,情報処理学会論文誌,Vol.60,No.11 pp.2063-2074(2019).

タイトルに関連する用語 (6件)： ベイズの定理 ,  日本語 ,  意味 ,  役割 ,  モデル ,  構築