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J-GLOBAL ID：201702230602122955   整理番号：17A1055303

意味論と意味保存補正を用いた言語学習のモデル【Powered by NICT】

A model of language learning with semantics and meaning-preserving corrections

著者 (2件)： Angluin Dana (Department of Computer Science, Yale University, New Haven, CT, USA) ,  Becerra-Bonache Leonor (Univ Lyon, UJM-Saint-Etienne, CNRS, Laboratoire Hubert Curien UMR 5516, F-42000, Saint-Etienne, France)
資料名： Artificial Intelligence  (Artificial Intelligence)
巻： 242  ページ： 23-51  発行年： 2017年 
JST資料番号： E0180C  ISSN： 0004-3702  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 言語学習のための意味論を考慮に入れ,意味保存補正をモデル化することを可能にする計算モデルを提案した。モデルは,学習者と各状況におけるユニークな物体を表示することを目的とした発話を産生することにより配列状況の相互作用した教師を構築した。様々な言語現象を示す10自然言語の限定された部分言語を用いて提案モデルを試験した。結果は,高レベルの性能への学習は,合理的な数の相互作用の後に起こることを示した。可能な限り修正した教師のそれへの補正をしない教師の影響を比較して,ある条件下で補正は学習速度を加速できることを示した。も著者らの設定で補正の可能性と限界の理解を助けるために補正収集の確率的プロセスの単純化モデルを定義し,解析した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 確率過程 ,  計算モデル ,  *言語 ,  *意味論 ,  簡素化 ,  自然言語 ,  発話 ,  モデリング ,  *学習 ,  相互作用
準シソーラス用語： 学習速度 ,  学習者 ,  *言語学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 意味論 ,  補正 ,  言語学習 ,  文法学習

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 意味論 ,  意味 ,  保存 ,  言語学習 ,  モデル