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J-GLOBAL ID：201002229292114540   整理番号：10A0066315

ニューラルネットワークのための単語間の関連情報を用いた単語のベクトル化

Word Vectorization Using Relations among Words for Neural Network

著者 (3件)： 堀田創 (慶應義塾大学理工学部) ,  橘高正薫 (慶應義塾大学理工学部) ,  萩原将文 (慶應義塾大学理工学部)
資料名： 電気学会論文誌 C  (IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems)
巻： 130  号： 1  ページ： 75-82 (J-STAGE)  発行年： 2010年 
JST資料番号： S0810A  ISSN： 0385-4221  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 近年,単語や文をベクトル化する種々の手法が提案されている。しかしこれらの手法は,未知の種類のデータを扱う際に,人工知能の基本問題の一つであるシンボルグラウンディング問題を考慮していない。この問題を回避するため,ニューラルネットワークのようなパターン処理型手法を用いた研究が報告されいる。本論文は,ニューラルネットワークや自然言語処理を含む新世代のコンピュータ知能の研究に対し,新しいベクトル化の方法を提案した。この方法は,逐次的に単語間の関連を学習することで,1つの単語を実数値にベクトル化する。この方法はニューラルネットワークモデルとして表現し,他のニューラルネットワークとの接続を意識した構造となっている。単語間の関連情報として19万以上の単語が登録されたシソーラスを学習データとして用いる実験を示した。

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *自然言語処理 ,  ベクトル ,  単語 ,  人工知能システム ,  自己組織化特徴マップ ,  学習アルゴリズム ,  シソーラス ,  データ ,  性質 ,  クラスタ化 ,  類似性 ,  システム評価 ,  実験 ,  相関係数 ,  関連性 ,  評価実験 ,  神経回路網モデル ,  改変
準シソーラス用語： ニューラルネットワークモデル ,  訓練データ

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (44件)：

• (1) 牧野武則:「機械翻訳」,オーム社 (1989)
• (2) 田中穂積・辻井潤一:「自然言語理解」,オーム社 (1988)
• (3) D. L. Waltz and J. B. Pollack: “Massively parallel parsing; Strong interactive model of natural language interpretation”, Cognitive Science, Vol. 9, No. 1, pp. 51-74 (1985)
• (4) 新田克己: 「知識と推論」,サイエンス社 (2002)
• (5) S. Harnad: “The Symbol Grounding Problem”, Physica D, Vol. 42, pp. 335-346 (1999)

タイトルに関連する用語 (4件)： ニューラルネットワーク ,  単語 ,  関連情報 ,  ベクトル