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文献
J-GLOBAL ID:201302272978053240   整理番号:13A0644370

テキスト含意認識に有効な意味類似度変換及びその獲得法

Jointly Learning Similarity Transformations for Textual Entailment
著者 (3件):
資料名:
巻: 28  号:ページ: 220-229 (J-STAGE)  発行年: 2013年
JST資料番号: U0128A  ISSN: 1346-8030  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)
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抄録/ポイント
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自然言語処理系タスクではテキスト含意認識が重要であるが,テキスト間の高い意味類似度は必ずしも含意の根拠とはならない。本論文では,テキスト含意認識タスクを2つのテキスト対T,Hに対して含意の有無を識別する2値分類問題とみなし,1)どの程度の意味類似度がどの程度含意に影響を与えるかを出力する非線形変換関数の学習,2)含意の有無を出力する分類器の学習について提案した。まず,1)ではロジスティックシグモイド関数にステップの位置と強度を学習パラメータとして設定した学習モデルを用い,強化学習の一種としてシステム全体の含意判定能力を高める最適な振舞いを探索することで変換関数を学習した。前記変換関数を組み込み,複数の意味類似度計測手法を用意することで入力されたT,Hペアからスコア行列を生成し,逆文書頻度を用いてテキスト中の単語間で生じる相対的な重要度を表す重要度ベクトルを得て,含意関係性を表す特徴ベクトルφを作成した。また,2)ではマージン最大化に基づく2値分類を行うサポートベクトルマシンを用い,NIST(National Institute of Standards and Technology)のテキスト含意認識技術の評価タスクRTE-7におけるデータセットによる学習を行い,φを入力とする2値分類を実現した。RTE-7の評価セットによる性能評価では最先端研究に匹敵する性能が得られた。
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分類 (2件):
分類
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自然語処理  ,  人工知能 
引用文献 (33件):
  • [Aharon 10] Aharon, R. B., Szpektor, I., and Dagan, I.: Generating Entailment Rules from FrameNet, in ACL'10, pp. 241-246 (2010)
  • [Androutsopoulos 10] Androutsopoulos, I. and Malakasiotis, P.: A Survey of Paraphrasing and Textual Entailment Methods, Journal of Artificial Intelligence Research, Vol. 38, pp. 135-187 (2010)
  • [Bentivogil 11] Bentivogil, L., Clark, P., Dagan, I., Dang, H. T., and Giampiccolo, D.: The Seventh PASCAL Recognizing Textual Entailment Challenge, in RTE-7 (2011)
  • [Berant 10] Berant, J., Dagan, I., and Goldberger, J.: Global Learning of Focused Entailment Graphs, in ACL'10, pp. 1220-1229 (2010)
  • [Bos 05] Bos, J. and Markert, K.: Recognizing Textual Entailment with Logical Inference, in EMNLP'05, pp. 628-635 (2005)
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タイトルに関連する用語 (4件):
タイトルに関連する用語
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