スパイキングニューロンモデルを用いた質問応答システムにおけるホログラフィック圧縮表現の評価

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タイトル別名
  • Evaluation of Holographic Reduced Representations in Question-Answering System using Spiking Neuron Model

抄録

<p>シンボル的処理は脳の重要な能力である．シンボル構造は，バインディング操作を用いて分散表現で表現することができる．私たちは，単語やフレーズレベルの推論を行う従来モデルを文レベルの推論を行うモデルへと拡張し，ノイズを含む生物学的脳モデルにおいて，言語などの構造表現を処理するための最適な分散表現を発見することを目的とする．すなわち，私たちは，文章に対しての質問に応答するスパイキングニューロンモデルを提案する．私たちは，バインディング操作によるベクトル次元の増加を抑えるためにホログラフィック圧縮表現を採用した．実験では，モデルが類似した文章内から質問に応答するための適切な一文を選択することが可能であることを示す．また，構造の深さに応じて異なるロールベクトルを割り当て，ロールベクトルに述語を埋め込むことで，厳格な言語表現が実現できることを発見する．</p>

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390001288141831680
  • NII論文ID
    130007658894
  • DOI
    10.11517/pjsai.jsai2019.0_4rin108
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
    • CiNii Articles
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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