（調査） 自然言語文（和文や英文） の 構文解析・依存解析・照応解析、固有表現抽出 を ディープラーニング で 行う 手法 - Qiita
Deep Learning で 行う 自然言語文 の 文構造解析 構文解析器（Parser） を 使わず に、深層ニューラルネットワークを 用いて、英文や和文の文章 を、木構造の構文解析グラフ に 変換する 手法 複数の文 に またがる 文章 で、後続の文に出現する指示代名詞 が、前のどの文 の どの名詞 を 指すのか を 解析する 照応解析 を 深層ニューラルネットワーク で 行う 手法 が、提案されています。 これら、構文解析 や 依存解析、照応解析 を 深層ニューラルネットワークモデル で 行う研究 は、あまり、主題的に取り上げられていない 印象 を 受けます。 そこで本記事では、これらの論文を取り上げて、深層ニューラルネットワークモデルのトポロジー構造 と パフォーマンスの検証結果 を 紹介していきます。 さらに、固有表現抽出 を 深層NN で 行う 手法 や、文章で記述されている
ドメインにより意味が変化する単語の抽出 - にほんごのれんしゅう
ドメインにより意味が変化する単語の抽出 立命館の学生さんが発表して、炎上した論文を、わたしもJSAI2017に参加していた関係で、公開が停止する前に入手することができました 論文中では、幾つかのPixivに公開されているBL小説に対して定性的な分類をして、終わりという、機械学習が入っていないような論文でしたので、わたしなりに機械学習を使ってできることを示したいという思いがあります。（そんなに大変な問題でないように見えて、かつ、問題設定も優れていたのに、なぜ…） 炎上に対して思うところ(主観です) PixivのBLのコンテンツを参照し、論文にハンドル名を含めて記述してしまっており、作家の方に精神的な不可をかけてしまうという事件がありました。 非常にRTされている代表的なツイートは、以下のようになっています。 （該当ツイートは盗用との指摘を受けたので消しました、検索すれば出るものなで、大乗だと
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