[4Rin1] インタラクティブ2

[4Rin1-15] 依存関係と文脈表現を用いた日本語時間関係識別

〇耿 晨婧¹、程 飛²、Kanashiro Pereira Lis¹、浅原 正幸³、小林 一郎¹ (1.お茶の水女子大学、2.京都大学、3.国立国語研究所)

キーワード：自然言語処理、時間関係識別、ニューラルネットワーク

本研究では，文における語彙依存関係の最短経路パス（SDP）および文脈事前学習言語モデルBERTから得られるトークンを入力情報とするBiLSTMを用いた深層学習モデルにより，日本語コーパスにおける時間関係識別を行った．また，入力に関する様々な条件として，FastTextとBERTをそれぞれ使用し，時間的関係識別の結果を比較することにより，以下の3つを確認した．1.SDPを用いることで識別精度が向上する．2.文脈的事前学習言語モデルBERTによる埋め込みベクトルを入力として使用することにより，fastTextよりも精度が大幅に向上した.3.多くの場合に、BERTによる埋め込みベクトルとSDPを組み合わせたモデルが一番優れた結果.