文献

J-GLOBAL ID：201702280059293345   整理番号：17A0690449

複単語表現を利用した因果関係推定モデルの改善

著者 (6件)： 佐々木翔大 (東北大) ,  高瀬翔 (東北大) ,  高瀬翔 (NTT コミュニケーション科学基礎研) ,  井之上直也 (東北大) ,  岡崎直観 (東北大) ,  乾健太郎 (東北大)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2017  号： SLP-116  ページ： Vol.2017-SLP-116,No.22,1-6 (WEB ONLY)  発行年： 2017年05月08日 
JST資料番号： U0451A  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： 計算機の文章理解において,2文間の因果関係の自動推定技術は重要な技術の一つである。これまでの研究では,主に語彙統語パタンや参照関係に基づいて因果関係にある事象のペアを大規模コーパスから自動獲得し,因果関係を確率統計的に推定する枠組みが提案されてきた。しかしながら,多くの研究は単語を事象の基本単位としており,“tired”-“give up”などの複単語表現で表される因果関係を適切に捉えることができないという問題がある。そこで本研究では,複単語表現のリストを作成し,既存の因果関係モデルを拡張することにより,複単語表現で表される因果関係を適切に捉える手法を提案する。また,因果関係推定モデルのベンチマークであるChoice of Plausible Alternatives(COPA)[1]において複単語表現リストの導入の効果を検証し,現時点での最高性能を達成したことを報告する。(著者抄録)

シソーラス用語： 理解 ,  文章 ,  自然言語処理 ,  *人工知能推論 ,  知識獲得 ,  *因果律 ,  モデル ,  *複合語 ,  実験
準シソーラス用語： 因果関係 ,  常識推論 ,  推定モデル ,  評価実験 ,  複単語表現 ,  文章理解

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

引用文献 (13件)：

• Roemmele, M., Bejan, C. A. and Gordon, A. S.: Choice of Plausible Alternatives: An Evaluation of Commonsense Causal Reasoning., AAAI Spring Symposium: Logical Formalizations of Commonsense Reasoning (2011).
• Chambers, N. and Jurafsky, D.: Unsupervised Learning of Narrative Event Chains., Proc. of ACL, pp. 789-797 (2008).
• Luo, Z., Sha, Y., Zhu, K. Q., won Hwang, S. and Wang, Z.: Commonsense Causal Reasoning between Short Texts, Proc. of KR, pp. 421-430 (2016).
• Sharp, R., Surdeanu, M., Jansen, P., Clark, P. and Hammond, M.: Creating Causal Embeddings for Question Answering with Minimal Supervision, Proc. of EMNLP, pp. 138-148 (2016).
• Granroth-Wilding, M. and Clark, S.: What Happens Next? Event Prediction Using a Compositional Neural Network Model, Proc. of AAAI, pp. 2727-2733 (2016).

タイトルに関連する用語 (4件)： 単語 ,  表現 ,  因果関係 ,  推定モデル