【AI最前線】意味概念から人間の言葉を理解してみよう!Microsoft Concept Graphの構築と利用【論文】

(Featured AI) Try to understand the human language from the semantic concept! Construction and use of Microsoft Concept Graph (Publication)

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フレームワークの概要。
ナレッジ構築層、概念化層、アプリケーション層の3層からなる。
型付き用語共起ネットワークの圧縮手順
短文は長文に比べ、文脈や統計から意味を理解することが難しい。しかし正確に理解するには意味的知識が必要であり、そのための新しいサブグラフ(型付き用語共起グラフ)を追加した。元の型付き用語の共起ネットワークを圧縮・置換することで、ネットワーク上の計算の効率を向上させることができる。
短文の理解の例。
テキストのセグメンテーション、タイプの検出、概念のラベリングの3つのステップでテキストを理解していく。
Probaseブラウザのスナップショット。
Microsoft Concept Graphにおける概念の分布
Microsoft Concept Graphのコア分類には、540万を超える概念が含まれている。
先行研究と比較した短文理解の精度。

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