常識的知識を活用した言語理解・推論に基づく議論マイニングの新展開

基于语言理解和常识知识推理的论点挖掘新进展

基本信息

批准号：
19H01118
负责人：
岡崎直観
金额：
$ 28.79万
依托单位：
Tokyo Institute of Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
财政年份：
2019
资助国家：
日本
起止时间：
2019-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-19H01118/
关键词：
自然言語処理意味解析議論マイニング SNS分析知識獲得

项目摘要

研究項目1では、大規模言語データから学習した単語埋め込みを、人間が構築した知識に適応させることで、意味を捉える性質を改善できるだろうか、という問いに取り組んだ。具体的には、語義間の意味関係を教師信号として、文脈依存型単語埋め込みおよび語義埋め込み同士の距離を調節する手法を提案した。提案手法を語義曖昧性解消タスクで評価したところ、知識ベース語義曖昧性解消の最高精度を達成した。本研究成果は言語処理学会年次大会で発表したところ、優秀賞との評価を得た。研究項目2では、ソーシャルメディアの自然言語処理プラットフォームの構築を進めた．これは（１）Twitterテキストからの位置情報推定，（２）想定発信先（テキストの読み手の想定）の推定，（３）発言による炎上のリスク（侮辱や名誉毀損などの訴訟リスク）の推定といったソーシャルメディアを利活用するために有益な情報を付与するシステムを統合したものである．それぞれのシステムについては言語処理学会年次大会にて発表を行った．特に，（２）は，企業賞を受賞するなど評価を得た．研究項目3では、研究項目2の成果と統合するため、画像や動画とテキストの両方を入力して推論するアーキテクチャの研究に取り組んだ。複数文および複数画像から成るマルチモーダル文書を理解するシステムの構築を目指し、文書内における画像を意味的に望ましいテキストに割り当てる新たなタスクImage-to-Text Matching (ITeM)を提案した論文が自然言語処理というジャーナル論文に採択された。また、動画とテキストの両方を入力して翻訳を行うデータセットに対して、動画から与えられる知識が機械翻訳に与える影響を調べた研究は、Journal of Information Processingというジャーナル論文に採択された。

研究项目 1 解决了从大规模语言数据中学习的词嵌入是否可以通过适应人类构建的知识来提高其捕获含义的能力的问题。具体来说，我们提出了一种使用词义之间的语义关系作为教师信号来调整上下文相关的词嵌入和词义嵌入之间的距离的方法。当所提出的方法在词义消歧任务上进行评估时，它在基于知识的词义消歧中达到了最高的准确率。这项研究成果在语言处理学会年会上公布，并获得了优秀奖。在研究项目 2 中，我们继续构建社交媒体自然语言处理平台。这包括 (1) 从 Twitter 文本估计位置信息，(2) 估计预期目的地（假定文本的读者），以及 (3) 估计因评论而引起争议的风险（侮辱和诽谤等诉讼的风险）。它是一个集成系统，为利用社交媒体提供有用的信息。每个系统都在日本语言处理学会的年会上提出。特别是（2）受到高度赞扬，包括获得企业奖。在研究项目3中，为了整合研究项目2的结果，我们研究了一种通过输入图像、视频和文本进行推理的架构。一篇论文提出了一项名为图像到文本匹配（ITeM）的新任务，该任务将文档中的图像分配给语义上所需的文本，旨在构建一个能够理解由多个句子和多个图像组成的多模态文档的系统。一篇名为“Processing”的期刊论文。此外，一项研究使用输入视频和文本进行翻译的数据集调查了视频提供的知识对机器翻译的影响，该研究被一篇名为《信息处理杂志》的期刊文章接受。