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J-GLOBAL ID：201902223246536161   整理番号：19A1751325

複数文脈における単語参照連想学習のためのニューラルネットワークアーキテクチャ

A neural network architecture for learning word-referent associations in multiple contexts

著者 (2件)： Bassani Hansenclever F. (Centro de Informatica - Universidade Federal de Pernambuco, Recife-PE, 50.740-560, Brazil) ,  Araujo Aluizio F.R. (Centro de Informatica - Universidade Federal de Pernambuco, Recife-PE, 50.740-560, Brazil)
資料名： Neural Networks  (Neural Networks)
巻： 117  ページ： 249-267  発行年： 2019年09月 
JST資料番号： T0698A  ISSN： 0893-6080  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,精神言語学と神経言語学の文献から収集した証拠を考察し,異なる文脈における単語と参照の間の連想を学習する生物学に触発された神経計算アーキテクチャを提案した。多層アーキテクチャは,オブジェクト(参照)の入力生イメージと単語の音素(ラベル)列を取り込み,そして,新しい連想ノード(プロトタイプ)を必要に応じて生成し,入力刺激をより良く表現するように既存プロトタイプを調整し,古く/未使用となったプロトタイプを除去する自己組織化マップを使うことによって,適切な表現を構築し,現在の文脈を認識し,ラベルと参照を漸増的に連想させる。このモデルは,複数の意味を持つ単語の正しい意味を検索するために,現在の文脈を考慮する。シミュレーション結果により,このモデルは,あいまいな状況において単語-参照連想の精度78%を達成し,5個の複数状況語彙学習実験において3人の異なる著者によって報告されている人間の学習率をよく近似することを示し,さらには,異なる学習条件において類似の学習パターンを示した。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *自然言語処理 ,  語彙 ,  連想 ,  機械学習 ,  ネットワークアーキテクチャ ,  言語学 ,  文脈 ,  依存性 ,  音素 ,  自己組織化特徴マップ
準シソーラス用語： 連想語 ,  文脈依存性 ,  自己組織化マップ

著者キーワード (5件)： 自己組織化マップ ,  交差状況語学習 ,  文脈 ,  学習表現 ,  神経計算モデル

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (5件)： 文脈 ,  単語 ,  参照 ,  連想学習 ,  ニューラルネットワークアーキテクチャ