05月26日(Fri) 14:10〜15:50 A会場(ウインクあいち-2F 大ホール)
| 演題番号 | 4A2-4in2 |
|---|---|
| 題目 | 単語埋込みモデルと変分リカレントニューラルネットワークモデルによる言語理解モデルの比較 |
| 著者 | 浅川 伸一(東京女子大学情報処理センター) 岡 隆之介(京都大学大学院教育学研究科教育認知心理学講座) 楠見 孝(京都大学教育学部) |
| 時間 | 05月26日(Fri) 15:10〜15:30【一般口頭発表】05月26日(Fri) 09:30〜11:10【インタラクティブ発表】 |
| 概要 | エンコーダ・デコーダモデル(Kalchbrenner and Blunsom, 2013)における中間層表現を入力情報の解釈機構の一部であると見做し，その解釈可能性を検討した。単語埋込みモデルは Firth(1957)以来の伝統であり解釈空間として仮定することは言語学の理に適っている。我々は Kintsch(2001)の予測モデルを題材に比喩理解の観点からモデルの評価を試み，Kingma(2014)の変分ベイズ自動符号器モデルと Bowman and Vilnis(2015)の変分リカレントニューラルネットワークモデルが文章のスタイル，トピック，高次統語特徴を抽出可能なことから，同モデルとの比較を含めた検討を行った。比喩理解を上述モデルを用いて比較することにより，文章理解，物語理解，暗号解読，記号処理，形式言語モデルとの関連への示唆が可能となることも議論した。 |
| 論文 | PDFファイル |