| 講演抄録/キーワード |
| 講演名 |
2015-12-03 16:15
[依頼講演]国際会議報告 EMNLP 2015 (3) ~ 形態素解析における近年の傾向 ~ ○森田 一(京大) NLC2015-40 |
| 抄録 |
(和) |
本報告では EMNLP2015 で発表された研究のうち,形態素解析および単語分割に関する研究について紹介する.近年, 形態素解析は特に中国語の分野で活発に研究が行われており,また Recurrent Neural Network (RNN) や Long Short-Term Memory (LSTM) などの,深層学習を利用したモデルも数多く提案されてきている.本報告では,EMNLP2015 で発表された形態素解析に関する研究発表全体の傾向と,そのうちいくつかの研究発表について紹 介する. |
| (英) |
This report introduces recent trends of morphological analysis and word segmentation in Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP2015). In recent years, Chinese morphological analysis has been widely studied. A lot of researches investigate models using Deep Learning, such as Recurrent Neural Network (RNN) and Long Short-Term Memory (LSTM). In this report, I will introduce the trends and some research presentations about morphological analysis in EMNLP2015. |
| キーワード |
(和) |
形態素解析 / Word Segmentation / Recurrent Neural Network / Long Short-Term Memory / / / / |
| (英) |
Morphological Analysis / Word Segmentation / Recurrent Neural Network / Long Short-Term Memory / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 115, no. 347, NLC2015-40, pp. 43-43, 2015年12月. |
| 資料番号 |
NLC2015-40 |
| 発行日 |
2015-11-26 (NLC) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
査読に ついて |
本技術報告は査読を経ていない技術報告であり,推敲を加えられていずれかの場に発表されることがあります. |
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NLC2015-40 |