文脈を考慮した単語表現を獲得する深層学習手法のELMoを紹介します。「アメ」は「Rain」と「Candy」どちらの意味か?それを文脈から考慮させるのがこの手法です。 機械学習で取り組まれている複雑なタスクは、部分問題を解決する技術を組み合わせて実現されます。例えば文書分類というタスクに取り組む場合、文書特徴を獲得するために単語分割や単語表現などの手法を用いた上で、SVMやナイーブベイズといった分類器を用いる方法があります。部分問題を解決する技術は特定のタスクだけではなく、様々な問題で利用することができます。単語分割は文書分類にだけではなく質問応答など自然言語処理において幅広く利用されます。 上記のように部分問題は様々なタスクで用いられるため、部分問題の性能向上は様々なタスクの性能向上に寄与できる可能性があります。部分問題がうまく解決できていないと、それらを組み合わせて実現する応用タスクも望
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