Contents Intro.

教師なし構文解析は自然言語処理において古くから存在する問題であると同時に、最も困難なタスクの一つとして認識されている。構文解析とは、文が与えられたときにその構造、例えば文内の単語間の係り関係を推定する問題である。自然言語処理において、教師あり構文解析はある程度の成功を収めているのに対し、明示的な正解データを与えずに学習を行う教師なし構文解析の精度は依然非常に低い。本講演では、自然言語処理、構文解析、そして我々のアプローチである、言語に普遍的に存在する構造上の偏りを利用した教師なし構文解析の手法について紹介を行う。Unsupervised syntactic parsing has been recognized as one of the most challenging problems in natural language processing (NLP) for a long time. The goal of syntactic parsing is to predict the syntactic structure of a sentence, e.g., word to word dependencies on a sentence. While supervised syntactic parsing has been quite successful, the accuracy of unsupervised parsing is still very bad. In this talk, I will introduce natural language processing, syntactic, parsing, and our approach to unsupervised syntactic parsing exploiting universal syntactic biases, which may exist across all languages in the world.

Details

Publication year

2016

Form

19 p.

Series title

講義・講演レジュメ ; 平成28年度

情報科学研究科・ゼミナール講演 ; 平成28年度

Note

講演日: 平成28年4月27日

講演場所: 情報科学研究科大講義室L1

Country of publication

Japan

Title language

Japanese (jpn)

Language of texts

Japanese (jpn)

Author information

能地, 宏 (ノウジ, ヒロシ)