ニューラルネットを用いた仮名漢字変換の研究

利用神经网络进行假名汉字转换的研究

基本信息

批准号：
06780337
负责人：
立木秀樹
金额：
$ 0.58万
依托单位：
Kyoto Sangyo University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
财政年份：
1994
资助国家：
日本
起止时间：
1994 至无数据
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-06780337/
关键词：
ニューラル・ネットワーク仮名漢字変換パーセプトロン

项目摘要

ニューラルネットにおける、パーセプトロンの教師つき学習を仮名漢字変換におけるパラメータの学習に応用し、Wnnかな漢字変換システムに対して、クライアントプログラムにこの学習機能を組み込んだシステムを試作した。Wnnかな漢字変換システムでは、文節の評価値として、文節に関する7個のパラメータの重み和を用いている。これらの重みは、変換の正しさに大きな影響を与える。従来は、これらの値は、もっともらしい値を固定的に用いていた。変換を正確にするには、これらの、最適な値を求める必要がある。さらに、その最適な値は、変換に用いる辞書のセット、1文全体変換を行なうか文節ごとに変換を行なうかというユーザの癖、全体的な頻度値の上がり具合、入力文章の種類などによって、ユーザによって、時間の経過によって変化する。そこで、ユーザの変換の修正具合を教師信号とし、パーセプトロンの教師つき学習によってユーザごとに重みを動的に変化させる機構を、クライアントプログラム(egg)に組み込んだシステムを作成した。同一文章を繰り返し変換する限り、変換が正しくなる方向に重みが変化することは、証明可能である。このシステムを暫く使い、安定した時点で、新しい重みの値と共に、電子ニュースに公開して一般の人に使用してもらい、重みの変化と変換の確かさの指標となる値を集めた。結果、多数のデータを集めることが出来た。ユーザにより、最適な重みは大きく異なり、この様な、動的なパラメータの修正機構の必要性は立証できた。変換効率の改善を統計的に立証するには至らなかったが、ユーザからの良い印象は多数得られた。

我们将对神经网络中感知器的监督学习应用于Kana Kanji转换中的参数的学习，并创建了一个原型系统，该原型系统将此学习功能纳入WNN KANA KANJI转换系统的客户端程序。 WNN kana kanji转换系统使用与子句相关的七个参数的权重和作为子句的评估值。这些权重对转换的正确性有重大影响。以前，这些值已被固定用作合理值。为了准确，必须确定这些最佳值。此外，根据用户的一组词典，用户习惯转换整个句子或转换每个条款的习惯，整体频率值上升，输入句子的类型，等等。因此，创建了一个客户程序（EGG）以每种用户的启动来驱动perce confersce contrives converception contrives，则创建了一个系统。只要反复转换同一句子，就可以证明权重在转换正确的方向上发生变化。该系统已使用了一段时间，当它变得稳定时，它与新的重量值一起发表在电子新闻中，并被公众使用，并收集了重量变化和转换精度的指标。结果，我们能够收集大量数据。最佳权重因用户而异，并且可以证明对这种动态参数修改机制的需求。尽管无法从统计上证明转化效率的提高，但从用户那里获得了许多积极的印象。