Machine Learning for NLP自然言語処理における ディープラーニングの発展 Yuta Tsuboi IBM Research Tokyo yutat@jp.ibm.com 2015-03-16 出版予定のサーベイ論文の内容を元にお 話します • 坪井 祐太, 自然言語処理におけるディープラーニングの発展, オペ レーションズ・リサーチ, Vol.60, No.4 (In press) 自然言語処理(Natural Language Processing; NLP)の特徴 -画像認識・音声認識との比較- • 離散入力 • テキストは記号列 （「あ」と「い」の距離は定義されない vs 画像のRGB） • 典型的には疎な離散値ベクトルとして入力を表現 • 離散であるため組み合わせ特徴量の構成が直感的で比較的構成しやすい • E.g. “New” ∧ “York” “New York” • 課題: 組み合わせ特徴量は指数
