教師なしツリーLSTMによる文埋込みと構文の同時学習【JST・京大機械翻訳】

Maillard Jean; Clark Stephen; Yogatama Dani

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202207253295404 整理番号：22P0040891

教師なしツリーLSTMによる文埋込みと構文の同時学習【JST・京大機械翻訳】

Jointly Learning Sentence Embeddings and Syntax with Unsupervised Tree-LSTMs

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発行年： 2017年05月25日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2017年05月25日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

誘導二値構文木に従って単語を構成することにより文章を表現するニューラルネットワークを導入した。ツリー-LSTMを,完全微分可能自然言語チャートパーザにより見出されるツリー構造に沿って適用した構成関数として使用した。本モデルは,組成関数とパーザの両方を同時に最適化し,従って,ツリー-LSTMに通常要求される外部分割構文ツリーの必要性を除去する。したがって,それは構文木に関して教師なしであるツリーベースのRNNとして見ることができる。完全に微分可能であるので,著者らのモデルは,オフラインの勾配降下法とバックプロパゲーションによって容易に訓練される。著者らは,テキスト含意タスクと逆辞書タスクに関して,様々な教師つきツリー-LSTMアーキテクチャと比較して,より良い性能を達成することを実証した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

自然語処理

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