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開催日2018年2月26日(月曜日)
開催時間16時00分-17時00分
発表者横井 祥 
発表者の紹介東北大学 博士課程1年
タイトルカーネル法に基づく疎な言語表現のための共起尺度 
発表の概要
コロケーション獲得や対話応答選択など,言語表現の間の関連の強さのモデル化は自然言語処理における基本的タスクである.デファクトの共起尺度である自己相互情報量(PMI)は疎なデータに適用すると大きな学習時間が必要となる.本講演では,PMIが「相互情報量へのペア(x,y)の貢献度」と捉えられることと対応付け,新しい共起尺度であるPointwise HSIC(PHSIC)を「カーネル法に基づく依存性尺度HSICへのペア(x,y)の貢献度」として提案する.PHSICは句や文などの疎な言語表現に適用でき,しかも行列計算に基づく高速な推定が可能である.実験では,PHSICを対話の応答文選択タスクに適用し,学習速度が既存尺度に比べ約50倍高速で,かつデータ数が少ないときにも予測精度の劣化が少ないことを示す.
開催場所VBL 301B
接続サイト神田オフィス