JP2019091172A - 句構造学習装置、句構造解析装置、方法、及びプログラム - Google Patents
句構造学習装置、句構造解析装置、方法、及びプログラム Download PDFInfo
- Publication number
- JP2019091172A JP2019091172A JP2017218449A JP2017218449A JP2019091172A JP 2019091172 A JP2019091172 A JP 2019091172A JP 2017218449 A JP2017218449 A JP 2017218449A JP 2017218449 A JP2017218449 A JP 2017218449A JP 2019091172 A JP2019091172 A JP 2019091172A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- phrase structure
- learning
- input sentence
- phrase
- label
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 title claims abstract description 47
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 47
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 claims abstract description 64
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 21
- 238000003696 structure analysis method Methods 0.000 claims description 6
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 29
- 230000008569 process Effects 0.000 description 24
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 10
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 2
- 238000011478 gradient descent method Methods 0.000 description 2
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 2
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 2
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000001537 neural effect Effects 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Machine Translation (AREA)
Abstract
Description
に変換する。同様に、入力された単語の系列をi=nから1へと後ろ向きに走査する逆方向の再帰型ニューラルネットによりl番目の入力単語を隠れ状態ベクトル
に変換する。最終的に、
と
を結合し,hiとする.この処理により、hiは前方及び後方の単語の変換結果であるh1,…,hi−1及び、hi+1,…,hnに依存したものとなる。
条件2:組となる単語に対応する次元の要素を1に、それ以外の次元の要素を0としたOne-hotベクトルとする。
条件2:組となる句構造ラベルに対応する次元の要素を1に、それ以外の次元の要素を0としたOne-hotベクトルとする。
…(1)
をソフトマックス層に入力し、各句構造ラベルの出力確率を決定する。句構造ラベル数がVの際の句構造ラベルytの出力確率P(yt|x1,…,xn,y1,…,yt−1)は、重み行列Wvとバイアス項bを用いて以下(2)式で計算される。
…(2)
は<s>とする。α1は注意機構3の初期値を利用する。
2:当該句構造ラベルを頂点とする句構造木に含まれる単語の集合のうち、最も左の単語を選択
3:当該句構造ラベルを頂点とする句構造木に含まれる単語の集合のうち、最も右の単語を選択
4:句構造ラベルが”("を含む場合、そのラベルを頂点とする句を構成する単語の集合のうち最も左の単語を選択する。句構造ラベルが”)"を含む場合、当該句構造ラベルを頂点とする句構造木に含まれる単語の集合のうち最も右の単語を選択
2 デコード部
3 注意機構
4 出力部
10、210 入力部
20、220 演算部
30 句構造解析部
40、240 句構造解析器
100 句構造解析装置
200 句構造学習装置
230 学習データ生成部
232 学習部
Claims (7)
- 入力文に対する句構造ラベル列を出力する句構造解析器を学習する句構造学習装置であって、
前記入力文と、前記入力文を表す句構造木の各ノードの句構造ラベルからなる句構造ラベル列とに基づいて、前記句構造解析器に含まれる、前記句構造ラベルに対する、前記入力文の各単語の重みを出力する注意機構を学習するための、前記単語と前記句構造ラベルの対応付けからなる学習データを生成する学習データ生成部、
を含む句構造学習装置。 - 前記学習データ生成部は、前記句構造ラベル列に含まれる前記句構造ラベルの各々について、前記句構造ラベルの前記ノードに対する下位の葉ノードである前記入力文の前記単語を対応付けることにより前記学習データを生成する請求項1に記載の句構造学習装置。
- 前記句構造解析器は、前記句構造ラベルを先頭から順に出力するものであって、
前記注意機構は、前記入力文の各単語に対応する隠れ状態ベクトルの各々と、一つ前に出力された前記句構造ラベルに対する隠れ状態ベクトルとを入力として、前記句構造ラベルに対する、前記入力文の各単語の重みを出力し、
前記生成された学習データに基づいて、前記注意機構を学習する学習部、を更に含む請求項1又は請求項2に記載の句構造学習装置。 - 入力文に対する句構造ラベル列を出力する予め学習された句構造解析器であって、句構造ラベルに対する、前記入力文の各単語の重みを出力する注意機構を含む句構造解析器を用いて、前記入力文を入力とし、前記入力文に対する前記句構造ラベル列を出力する句構造解析部、
を含む句構造解析装置であって、
前記注意機構は、
学習用入力文と、前記学習用入力文を表す句構造木の各ノードの句構造ラベルからなる句構造ラベル列とに基づいて生成された、前記単語と前記句構造ラベルの対応付けからなる学習データに基づいて予め学習されたものとする
句構造解析装置。 - 入力文に対する句構造ラベル列を出力する句構造解析器を学習する句構造学習装置における句構造学習方法であって、
学習データ生成部が、前記入力文と、前記入力文を表す句構造木の各ノードの句構造ラベルからなる句構造ラベル列とに基づいて、前記句構造解析器に含まれる、前記句構造ラベルに対する、前記入力文の各単語の重みを出力する注意機構を学習するための、前記単語と前記句構造ラベルの対応付けからなる学習データを生成するステップ、
を含む句構造学習方法。 - 句構造解析部が、入力文に対する句構造ラベル列を出力する予め学習された句構造解析器であって、句構造ラベルに対する、前記入力文の各単語の重みを出力する注意機構を含む句構造解析器を用いて、前記入力文を入力とし、前記入力文に対する前記句構造ラベル列を出力するステップ、
を含む句構造解析方法であって、
前記注意機構は、
学習用入力文と、前記学習用入力文を表す句構造木の各ノードの句構造ラベルからなる句構造ラベル列とに基づいて生成された、前記単語と前記句構造ラベルの対応付けからなる学習データに基づいて予め学習されたものとする
句構造解析方法。 - コンピュータを、請求項1〜請求項3のいずれか1項に記載の句構造学習装置、又は請求項4に記載の句構造解析装置の各部として機能させるためのプログラム。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2017218449A JP6830602B2 (ja) | 2017-11-13 | 2017-11-13 | 句構造学習装置、句構造解析装置、方法、及びプログラム |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2017218449A JP6830602B2 (ja) | 2017-11-13 | 2017-11-13 | 句構造学習装置、句構造解析装置、方法、及びプログラム |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2019091172A true JP2019091172A (ja) | 2019-06-13 |
JP6830602B2 JP6830602B2 (ja) | 2021-02-17 |
Family
ID=66836378
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2017218449A Active JP6830602B2 (ja) | 2017-11-13 | 2017-11-13 | 句構造学習装置、句構造解析装置、方法、及びプログラム |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6830602B2 (ja) |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2021250811A1 (ja) * | 2020-06-10 | 2021-12-16 | 日本電気株式会社 | データ処理装置、データ処理方法及び記録媒体 |
CN114138966A (zh) * | 2021-11-30 | 2022-03-04 | 四川大学 | 一种基于弱监督学习的网络威胁情报文本关键信息抽取方法 |
CN114580408A (zh) * | 2022-03-10 | 2022-06-03 | 浙江理工大学 | 基于双层注意力联合学习的下联生成方法和装置 |
CN116151354A (zh) * | 2023-04-10 | 2023-05-23 | 之江实验室 | 网络节点的学习方法、装置、电子装置和存储介质 |
JP7462739B2 (ja) | 2019-09-19 | 2024-04-05 | インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション | シーケンス-シーケンス・ニューラル・モデルにおける構造保持注意機構 |
JP7524946B2 (ja) | 2020-06-10 | 2024-07-30 | 日本電気株式会社 | データ処理装置、データ処理方法及び記録媒体 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2010102521A (ja) * | 2008-10-24 | 2010-05-06 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 辞書作成装置、辞書作成方法および辞書作成プログラム並びに辞書作成プログラムを記録した記録媒体 |
JP2015075706A (ja) * | 2013-10-10 | 2015-04-20 | 日本放送協会 | 誤り修正モデル学習装置、及びプログラム |
JP2017146855A (ja) * | 2016-02-18 | 2017-08-24 | 日本電信電話株式会社 | 文法規則フィルターモデル学習装置、文法規則フィルター装置、構文解析装置、及びプログラム |
-
2017
- 2017-11-13 JP JP2017218449A patent/JP6830602B2/ja active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2010102521A (ja) * | 2008-10-24 | 2010-05-06 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 辞書作成装置、辞書作成方法および辞書作成プログラム並びに辞書作成プログラムを記録した記録媒体 |
JP2015075706A (ja) * | 2013-10-10 | 2015-04-20 | 日本放送協会 | 誤り修正モデル学習装置、及びプログラム |
JP2017146855A (ja) * | 2016-02-18 | 2017-08-24 | 日本電信電話株式会社 | 文法規則フィルターモデル学習装置、文法規則フィルター装置、構文解析装置、及びプログラム |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7462739B2 (ja) | 2019-09-19 | 2024-04-05 | インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション | シーケンス-シーケンス・ニューラル・モデルにおける構造保持注意機構 |
WO2021250811A1 (ja) * | 2020-06-10 | 2021-12-16 | 日本電気株式会社 | データ処理装置、データ処理方法及び記録媒体 |
JP7524946B2 (ja) | 2020-06-10 | 2024-07-30 | 日本電気株式会社 | データ処理装置、データ処理方法及び記録媒体 |
CN114138966A (zh) * | 2021-11-30 | 2022-03-04 | 四川大学 | 一种基于弱监督学习的网络威胁情报文本关键信息抽取方法 |
CN114580408A (zh) * | 2022-03-10 | 2022-06-03 | 浙江理工大学 | 基于双层注意力联合学习的下联生成方法和装置 |
CN114580408B (zh) * | 2022-03-10 | 2024-05-07 | 浙江理工大学 | 基于双层注意力联合学习的下联生成方法和装置 |
CN116151354A (zh) * | 2023-04-10 | 2023-05-23 | 之江实验室 | 网络节点的学习方法、装置、电子装置和存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP6830602B2 (ja) | 2021-02-17 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN109284506B (zh) | 一种基于注意力卷积神经网络的用户评论情感分析***及方法 | |
JP2019091172A (ja) | 句構造学習装置、句構造解析装置、方法、及びプログラム | |
CN110418210B (zh) | 一种基于双向循环神经网络和深度输出的视频描述生成方法 | |
CN111368565B (zh) | 文本翻译方法、装置、存储介质和计算机设备 | |
CN112487143B (zh) | 一种基于舆情大数据分析的多标签文本分类方法 | |
JP7149560B2 (ja) | リクエスト言換システム、リクエスト言換モデル及びリクエスト判定モデルの訓練方法、及び対話システム | |
CN109902301B (zh) | 基于深度神经网络的关系推理方法、装置及设备 | |
JP7072178B2 (ja) | 自然言語処理のための装置、方法及びプログラム | |
CN111125333B (zh) | 一种基于表示学习与多层覆盖机制的生成式知识问答方法 | |
CN110083702B (zh) | 一种基于多任务学习的方面级别文本情感转换方法 | |
US11475225B2 (en) | Method, system, electronic device and storage medium for clarification question generation | |
CN110362797B (zh) | 一种研究报告生成方法及相关设备 | |
KR102152902B1 (ko) | 음성 인식 모델을 학습시키는 방법 및 상기 방법을 이용하여 학습된 음성 인식 장치 | |
CN111354333A (zh) | 一种基于自注意力的汉语韵律层级预测方法及*** | |
CN111783423A (zh) | 解题模型的训练方法及装置、解题方法及装置 | |
CN117236335B (zh) | 基于提示学习的两阶段命名实体识别方法 | |
CN113128206A (zh) | 基于单词重要性加权的问题生成方法 | |
WO2020040255A1 (ja) | 単語符号化装置、解析装置、言語モデル学習装置、方法、及びプログラム | |
CN115455197A (zh) | 一种融合位置感知细化的对话关系抽取方法 | |
CN111813907A (zh) | 一种自然语言问答技术中的问句意图识别方法 | |
CN110399619A (zh) | 面向神经机器翻译的位置编码方法及计算机存储介质 | |
JP6633999B2 (ja) | 符号器学習装置、変換装置、方法、及びプログラム | |
CN115374784A (zh) | 一种多模态信息选择性融合的中文命名实体识别方法 | |
JP2019046188A (ja) | 文生成装置、文生成学習装置、文生成方法、及びプログラム | |
CN114896966A (zh) | 一种中文文本语法错误定位方法、***、设备及介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821 Effective date: 20171115 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20191113 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20200708 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20200714 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20200903 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20210105 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20210108 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6830602 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |