深層リカレントニューラルネットワークを用いた日本語述語項構造解析
既存の日本語述語項構造解析では，形態素解析や構文解析を行い，それらの情報に基づいて各述語の項を予測していた．しかし，パイプライン処理に起因する誤り伝搬や，人手による素性設計コストの上昇などが問題点となっている．本研究では，深層リカレントニューラルネットワークを利用し，単語などの表層情報のみを用いて述語項構造解析を行う手法を提案する. また，複数の述語を同時に考慮して述語構造解析の精度を向上させるために，述語ごとのモデルをグリッド上に連結した深層リカレントグリッドモデルを提案する．NAIST テキストコーパスを用いた実験の結果，これまでに報告されている最先端の日本語述語項構造解析器の精度を上回ることを確認した．Read less
新たなRNNと自然言語処理 - こんな夢を見た
先月のとある勉強会で使ったスライドを今更ながら貼ります。 そこそこの「seq2seqやAttentionほどは脚光を浴びていない、RNNの基礎部分の改良や知見」を載せることを趣旨にしています。 口頭のみでの説明も多かったり、読み込みが浅かったり、量重視だったりして、スライドの各説明は特に詳しくないです。まだまだ十分に検証されていないことや納得しきれない（論文著者の）言明も多々ありますので、読む際は、ふわふわと話半分に小耳に挟むくらいがちょうどいっか〜と思って読んでください。 新たなRNNと自然言語処理 from hytae 需要と質はさておき英語版もあります。 Recent Progress in RNN and NLP from hytae
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