時系列深層学習を用いた言い換え表現の獲得

DOI

説明

<p>本研究では，ドメインや文脈により単語の意味が変化することに着目し，不適切な表現の言い換え表現を時系列深層学習器のLSTMを用いて獲得する手法を新しく提案する．不適切な表現には直接的に表現されるものと間接的に表現されるものがある．間接的に記述された不適切な表現をフィルタリングするためには，単語やその表現が使われているドメインや文脈に応じて意味が変化することを捉える必要がある．提案する手法ではLSTMを用いて掲示板のレスポンスの系列を学習し，不適切な文脈のモデルを作成する．LSTMによる評価が不適切であるレスポンスに対し，明らかな不適切表現がないものから単語を取り出し，頻度情報を用いて言い換え表現として獲得する．予備的な実験の結果，言い換え表現の一部を獲得できることを確認した．</p>

収録刊行物

キーワード

詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390856970591898752
  • DOI
    10.57413/wii.13.0_51
  • ISSN
    27582922
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用可

問題の指摘

ページトップへ