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アイテム
Natural Logicと条件付確率場の融合による構成的文間関係認識
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/83600
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/836004aa49b1e-4f92-4d83-9ff8-524ba885a3b5
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-NL12208006.pdf (168.7 kB)
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Copyright (c) 2012 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2012-08-26 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | Natural Logicと条件付確率場の融合による構成的文間関係認識 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Compositional Semantic Relation Recognition between Sentences by Combining Conditional Random Fields and Natural Logic | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | 言語モデル・解析 | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 現在，東北大学大学院情報科学研究科 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 現在，東北大学大学院情報科学研究科 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 現在，東北大学大学院情報科学研究科／現在，科学技術振興機構さきがけ | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 現在，東北大学大学院情報科学研究科 | ||||||||
| 著者名 |
渡邉陽太郎
× 渡邉陽太郎
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 換言・含意・矛盾といった二文間の意味関係を推定する課題である文間関係認識においては，文間関係に影響を与える多様な言語現象を捉える必要がある．そのためには，個々の言語現象から導かれる意味関係から，文間の意味関係を構成的に導くことが必要不可欠である．本論文では，自然言語上での論理推論を実現するNatural Logicと，統計的識別学習手法である条件付確率場を融合した，構成的な文間関係認識手法を提案する．本手法は，二文間の要素のアライメントとそれらの意味関係を隠れ状態とし，文間の意味関係を弱教師情報として，Natural Logicの意味関係演算規則に整合する適切なアライメントを推定することを実現するものである．様々な言語現象を含む文間関係認識のためのデータセットを作成し，提案手法を評価した．その結果，提案手法にて文間関係から正しいアライメントの推定が可能であることを確認した． | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | In the task of recognizing semantic relations between sentences such as paraphrase, entailment and contradiction, RTE systems are required to consider various linguistic phenomena that affect semantic relations, and combine all of them appropriately to derive correct semantic relations. In order to to so, it would be effective to introduce compositionality to RTE models. In this paper, we propose a statistical compositional model for RTE that unifies discriminative learning framework and Natural Logic, logic over natural language. In the proposed model, alignment edits between sentences and its semantic relations are treated as hidden variables, and appropriate assignments of them are learned by semantic relations between sentences and compositional rules of Natural Logic. We evaluated the proposed model on a dataset which includes examples of various linguistic phenomena. The experimental results show that the proposed model has ability to estimate plausible alignments and its semantic relations from semantic relations between sentences. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AN10115061 | |||||||
| 書誌情報 |
研究報告自然言語処理（NL） 巻 2012-NL-208, 号 6, p. 1-9, 発行日 2012-08-26 |
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| Notice | ||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||
