[4Yin2] インタラクティブセッション2

[4Yin2-40] 深層距離学習を用いた階層構造埋め込みによる単語間含意関係抽出

〇佐藤 尚弥¹、磯沼 大¹、浅谷 公威¹、石塚 翔也²、清水 愛織²、坂田 一郎¹ (1.東京大学大学院、2.ダイキン工業株式会社)

キーワード：表現学習、含意関係抽出、深層距離学習

単語間の同義・含意関係を階層構造として総合したシソーラスは幅広い分野で利用され、こうしたシソーラスの自動構築を目的とした研究分野の1つに単語間含意関係抽出がある。これまで、レトロフィッティングを用いた分散表現の加工や、双曲空間への階層構造の埋め込みを用いた手法が提案されてきたが、シソーラス未収録語に対する汎化性能や双曲空間上でのタスク設計の難しさなど、実応用に向けた課題は多い。 本研究では、階層埋め込み表現への写像をRanked List Lossを用いて学習することにより、任意の入力に対して直交座標系への埋め込みを可能にする手法を提案する。ベンチマークタスクを用いた性能評価を行い、その多くで既存手法を上回る精度の達成と汎化性能の獲得を確認した。