自然言語処理の既存データセットの制約を超えた文の解析手法
京都大学 大学院情報学研究科 栗田修平氏
自然言語処理における構文・意味解析のような文解析手法は、人手で作成されたラベル付きコーパスからの学習に頼っている。このようなデータセットでは一つ一つの自然言語文に対してかなり詳細な情報を付与している一方で、作成には膨大なコストがかかり利用可能な文数も限られている。自然言語文の構文・意味解析の解決のためには、本質的により大規模なデータセットから情報や知識を取得する必要があると考えられる。本研究では、深層学習を用いて既存のコーパスから単一タスクの学習を行うだけではなく、複数のタスクの深層学習を用いた統合および敵対的生成ネットワークを応用した大規模なラベルなしコーパスからの半教師付き学習手法を用いて、構文・意味解析にアプローチする。
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