文献

J-GLOBAL ID：201902232387970513   整理番号：19A1967844

語義曖昧性解消プロセスによる多感覚埋め込み【JST・京大機械翻訳】

Multi-sense embeddings through a word sense disambiguation process

著者 (3件)： Ruas Terry (University of Michigan - Dearborn, 4901 Evergreen Rd, Dearborn, MI 48128, USA) ,  Grosky William (University of Michigan - Dearborn, 4901 Evergreen Rd, Dearborn, MI 48128, USA) ,  Aizawa Akiko (National Institute of Informatics, Tokyo 100-0003, Japan)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 136  ページ： 288-303  発行年： 2019年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  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： 自然言語理解は,過去数年間,特にロバスト単語埋め込みモデルが顕著になった後に,大量のデータから意味論的関係を獲得し,表現することができるようになった後,多数の出版物を見ている。それにもかかわらず,従来のモデルは,ポリセミーやホモニーのような言語学の固有の問題においてしばしば短くなっている。そのコアにおける自然言語を利用するエキスパートシステムは,テキストの弱い意味表現によって影響を受けることができ,不十分な決定に基づく不正確な結果をもたらす。このような問題を緩和するために,著者らは,その文脈の意味論的影響を考慮して,その特定の意味によって,それぞれの単語をあいまいにし,注釈付けする,最新の意味のある意味の意味(MSSA)と呼ばれる新しいアプローチを提案した。このアプローチは意味表現シナリオに3つの主な寄与をもたらす。(i)それらの感覚によって単語をあいまいにして注釈する教師なし技術,(ii)任意の伝統的な単語埋め込みアルゴリズムに拡張できるマルチセンス埋込みモデル,および(iii)著者らのモデルを再使用することを可能にする再帰方法論,およびそれらの表現を精密化する。単語類似性タスクに対する6つの異なるベンチマークに対するこのアプローチをテストし,提案アプローチが最先端の結果を生成し,いくつかのより複雑な最先端システムを凌駕できることを示した。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *単語 ,  ロバスト性 ,  自然言語処理 ,  曖昧さ ,  自然言語 ,  意味論 ,  ベンチマーク ,  再利用 ,  類似性 ,  精密化 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： MSSA ,  意味表現 ,  テキスト ,  自然言語理解 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： マルチセンス埋め込み ,  自然言語処理 ,  語の類似性 ,  Synset

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 語義曖昧性解消 ,  プロセス ,  感覚 ,  埋め込み