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カンファレンス (国内) 圏論に基づく分散表現の加減算の定式化に向けて
宮崎 祐, 小林 隼人, 菅原 晃平, 山崎 朋哉, 野口 正樹
日本認知科学会
2019.9.5
自然言語処理の分野では，大量の文書データを用いて単語の分散表現（実数ベクトル表現）を学習するニューラルネットワークのツールword2vecが様々な応用に活用されている． このword2vecにより実現される操作で，単語の性質を演算として計算できるアナロジータスクがある．本論文では，アナロジータスクが実現できるベクトル空間が、word2vecの学習時の処理の背後でどのような仕組みが機能しているかの定式化を検討する。定式化の一つのの試みとして、ベクトルを抽象化した概念を扱う三角圏を活用することにより，人間の理解に適合した言語の意味の類似性がどのようにベクトル空間として抽出され，そして演算可能なベクトル空間になるのかの抽出を行う．
Paper :
圏論に基づく分散表現の加減算の定式化に向けて
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