複数素性と対数線形モデルを用いた深層格推定システム

摘要

ニューラルネットワークによる言語処理には深層格推定が必要な場合が多い。本論文では、対数線形モデルを用いた深層格解析器を提案する。深層格は述語項に対して各語が果たす役割を表す。深層格の決定には表層格や単語の概念などの複数の素性が関与しており、従来はこれら一つひとつに対して推定ルールを決める必要があった。しかし、提案システムでは対数線形モデルを導入することで、表層格や単語の概念などの複数の素性を単一モデル内で，同一の処理で取り扱うことを可能にした。また、これにより最適な推定パラメータは自動学習によって獲得可能となった。素性として推定対象となる格の（1）表層格、（2）名詞の概念、（3）係り先の動詞概念、の3つを用いて解析器を構築して実験を行い、84.6％の推定精度が得られた。