膨大な知識を有するニューラルネットワーク型自然言語処理システムに関する研究
【研究分野】感性情報学・ソフトコンピューティング
【研究キーワード】
ニューラルネットワーク / 知識処理 / 自然言語処理
【研究成果の概要】
連想層と抑制層を導入した自然言語を扱うニューラルネットワークの提案を行った。これは以下の3つの特長を持つ。まず第一に、同義語辞書、Nグラム類似度を用いた情報の正規化である。これにより、同義語を1つのニューロンで表現することが可能となった。第二に、単語共起頻度データベースを元にした連想層の導入である。この層が加わることにより、学習文に存在しない単語間の連想が可能になった。そして第三に、抑制性ニューロンを有する抑制層の導入である。これにより質問応答への応用の際、質問文と関係が低いニューロンの膜電位を抑えることが可能になった。評価実験により、優れた特性が確認されている。
【研究代表者】
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2012-04-01 - 2016-03-31
【配分額】5,330千円 (直接経費: 4,100千円、間接経費: 1,230千円)