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J-GLOBAL ID：201802279365577175   整理番号：18A0518051

ツリー構造ニューラルネットワークに基づく陰的談話関係同定【Powered by NICT】

Implicit discourse relation identification based on tree structure neural network

著者 (4件)： Geng Ruiying (School of Computer Science and Technology, Beijing Institute of Technology) ,  Jian Ping (School of Computer Science and Technology, Beijing Institute of Technology) ,  Zhang Yingxue (School of Computer Science and Technology, Beijing Institute of Technology) ,  Huang Heyan (School of Computer Science and Technology, Beijing Institute of Technology)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IALP  ページ： 334-337  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,英語における陰的談話関係の感覚を予測するためのツリー構造ニューラルネットワークを提案した。再帰ニューラルネットワークと呼ばれるツリー構造ニューラルネットワークは構文解析ツリーに基づく構造表現を用いた自然言語における構成性モデリングにおける強力であることが証明されている。構文木に沿って意味情報を統合することにより,ツリー構造ニューラルネットワークは構造情報と組成意味論,深い意味論的問題のための意味のあることを捕捉におけるその優位性を示し,感情分析と談話構造を理解する。Penn談話ツリーバンクで得られた実験結果は,従来の浅い特徴分類器と逐次深い意味モデルと比較した場合,ツリー構造ニューラルネットワークである談話テキスト間の論理的意味関係を予測するのにより効果的であることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 意味論 ,  自然言語 ,  モデリング ,  *ツリー構造 ,  英語 ,  *ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： テキスト ,  意味モデル ,  談話構造 ,  感情分析 ,  意味情報 ,  構文木 ,  *談話 , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (4件)： ツリー構造 ,  ニューラルネットワーク ,  談話 ,  同定