JP6265921B2 - テキストの意味的処理のための方法、装置および製品 - Google Patents
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Description
意味的文脈での1つ以上のキーワードをそれぞれ含む複数の第1のテキストドキュメントの第1の集合を用いて、自己組織化マップ型の第1のニューラルネットワークを、各ドキュメントを意味的クラスタリングによって自己組織化マップ内の点にマッピングするために、トレーニングするステップと、
第1の集合に存在する各キーワードについて、パターンとして、キーワードを含む第1のドキュメントがマッピングされる、自己組織化マップ内の全ての点を決定し、パターン辞書内の該キーワードに対する該パターンを保存するステップと、
意味的文脈での1つ以上のキーワードをそれぞれ含む複数の第2のテキストドキュメントの第2の集合から、少なくとも1つのキーワード列を形成するステップと、
パターン辞書を用いて少なくとも1つのキーワード列を少なくとも1つのパターン列に変換するステップと、
少なくとも1つのパターン列を用いて第2のニューラルネットワークをトレーニングするステップと、
を含む。
i)少なくとも1つのキーワードを含むテキストの処理であって、
パターン辞書により、少なくとも1つのキーワードを少なくとも1つのパターンに変換するステップと、
トレーニングされた第2のニューラルネットワークに少なくとも1つのパターンを入力パターンとして供給するステップと、
トレーニングされた第2のニューラルネットワークから少なくとも1つの出力パターンを得るステップと、
パターン辞書により、少なくとも1つの出力パターンを少なくとも1つのキーワードに変換するステップと、
を含む処理;
ii)階層型の第2のニューラルネットワークが用いられる場合の、テキストの意味的分類であって、少なくとも1つの入力パターンが階層の少なくとも1つの下層に供給され、少なくとも1つの出力パターンが階層の少なくとも1つの上層から得られる、意味的分類:
iii)階層型の第2のニューラルネットワークが用いられる場合の、テキストの意味的予測であって、少なくとも1つの入力パターンが階層の少なくとも1つの上層に供給され、少なくとも1つの出力パターンが階層の少なくとも1つの上層から得られる、意味的予測、
で使用されるように構成され、準備されている。
意味的文脈での1つ以上のキーワードをそれぞれ含む複数の第1のテキストドキュメントの第1の集合を用いて、自己組織化マップ型の第1のニューラルネットワークを、各テキストドキュメントを意味的クラスタリングによって自己組織化マップ内の点にマッピングするために、トレーニングするステップと、
第1の集合に存在する各キーワードについて、キーワードと関連する点のパターンとしてキーワードを含むテキストドキュメントがマッピングされる、自己組織化マップ内の全ての点を決定するステップと、
全てのキーワードおよび関連するパターンをコンピュータ読み取り可能なパターン辞書として保存するステップと、
を含む。
ニューラルネットワークが、第1の言語の第1および第2のテキストドキュメントを用いて、本発明の第1の態様にかかる方法によってトレーニングされた分類機械と、
ニューラルネットワークが、第2の言語の第1および第2のテキストドキュメントを用いて、本発明の第1の態様にかかる方法によってトレーニングされた予測機械と、
第1の言語の第1および第2のテキストドキュメントを用いて自身のニューラルネットワークがトレーニングされた分類機械と、第2の言語の第1および第2のテキストドキュメントを用いて自身のニューラルネットワークがトレーニングされた予測機械と、を備えており、分類機械のニューラルネットワークのノードが予測機械のニューラルネットワークのノードに結合されている、変換機械と、
を備えている。
−ドキュメント13における異なるキーワード7の数;
−ドキュメント13における文および段落の平均ワード数;
−ドキュメント13における1つ以上のキーワード7、たとえば、第1の集合2の全てのキーワード7の頻度または多様性;
−第1の集合2全体、または、口語的言語の別のテキストコーパスを表すもの、たとえば新聞のコレクションにおけるドキュメント13の1つ以上のキーワード7、たとえば、全てのキーワード7の頻度。
Claims (15)
- テキストをニューラルネットワーク読み取り可能な形態に変換するためのコンピュータ読み取り可能な辞書を生成する、コンピュータが実施する方法であって、
意味的文脈での1つ以上のキーワード(7)をそれぞれ含む複数の第1のテキストドキュメント(3)の第1の集合(2)を用いて、自己組織化マップ型の第1のニューラルネットワーク(4)を、各テキストドキュメント(3)を意味的クラスタリングによって自己組織化マップ(5)内の点(Xi/Yj)にマッピングするために、トレーニングするステップと、
前記第1の集合(2)に存在する各キーワード(7)について、前記キーワード(7)と関連する点(Xi/Yj)のパターン(6)として前記キーワード(7)を含む前記テキストドキュメント(3)がマッピングされる、前記自己組織化マップ(5)内の全ての点(Xi/Yj)を決定するステップと、
全てのキーワード(7)および関連するパターン(6)をコンピュータ読み取り可能なパターン辞書(9)として保存するステップと、
を含む、ことを特徴とする方法。 - ニューラルネットワークをトレーニングするための、コンピュータが実施する方法であって、
意味的文脈での1つ以上のキーワード(7)をそれぞれ含む複数の第1のテキストドキュメント(3)の第1の集合(2)を用いて、自己組織化マップ型の第1のニューラルネットワーク(4)を、各テキストドキュメント(3)を意味的クラスタリングによって自己組織化マップ(5)内の点(Xi/Yj)にマッピングするために、トレーニングするステップと、
前記第1の集合(2)に存在する各キーワード(7)について、前記キーワード(7)と関連する点(Xi/Yj)のパターン(6)として前記キーワード(7)を含む前記テキストドキュメント(3)がマッピングされる、前記自己組織化マップ(5)内の全ての点(Xi/Yj)を決定するステップと、
全てのキーワード(7)および関連するパターン(6)をコンピュータ読み取り可能なパターン辞書(9)として保存するステップと、
意味的文脈での1つ以上のキーワード(7)をそれぞれ含む第2のテキストドキュメント(13)の第2の集合(12)から、キーワード(7)の少なくとも1つの列(11)を形成するステップと、
前記キーワード(7)の少なくとも1つの列(11)を、前記パターン辞書(9)を用いて、パターン(6)の少なくとも1つの列(14)に変換するステップと、
前記パターン(6)の少なくとも1つの列(14)を用いて、第2のニューラルネットワーク(15)をトレーニングするステップと、
を含む、方法。 - 前記第2のニューラルネットワーク(15)は、階層的でありかつ少なくとも部分的に再帰的である、請求項2記載の方法。
- 前記第2のニューラルネットワーク(15)は、自己連想記憶理論型である、請求項2記載の方法。
- 前記第2のニューラルネットワーク(15)は、階層的一次記憶型である、請求項2記載の方法。
- 前記第1のニューラルネットワーク(4)は、コホネンの自己組織化マップである、請求項2から5のいずれか1項記載の方法。
- 前記第2の集合(12)の前記第2のドキュメント(13)のそれぞれについて、キーワード(7)の個別の列(11)が形成され、パターン(6)の個別の列(14)に変換され、前記第2のニューラルネットワーク(15)は前記パターン(6)の個別の列(11)のそれぞれを用いて連続的にトレーニングされる、請求項2から6のいずれか1項記載の方法。
- 前記第2のドキュメント(13)はソートされ、前記第2のニューラルネットワーク(15)のトレーニングの際、前記パターン(6)の個別の列(14)がそれぞれ形成され、変換される前記第2のドキュメント(13)のソート順で、前記パターン(6)の個別の列(14)が前記第2のニューラルネットワーク(15)に供給される、請求項7記載の方法。
- 前記第2のドキュメントは複雑性の低い順にソートされ、前記第2のドキュメント(13)の複雑性は、前記第2のドキュメント(13)中の異なるキーワード(7)の数、前記第2のドキュメント(13)中の平均文長、前記第2のドキュメント(13)中の前記第1の集合の1つ以上のキーワード(7)の頻度、前記第1の集合(2)または別のテキストコーパス中の前記第2のドキュメント(13)の1つ以上のキーワード(7)の頻度の1つ以上に基づいて確認される、請求項8記載の方法。
- 請求項2から9のいずれか1項記載の方法によってトレーニングされた前記第2のニューラルネットワーク(15)を用いて、少なくとも1つのキーワード(7)を含むテキストを処理するための方法であって、
前記少なくとも1つのキーワード(7)を前記パターン辞書(9)によって少なくとも1つのパターン(6)に変換するステップと、
前記少なくとも1つのパターン(6)を、入力パターンとして、トレーニングされた前記第2のニューラルネットワーク(15)に供給するステップと、
トレーニングされた前記第2のニューラルネットワークから少なくとも1つの出力パターン(6)を得るステップと、
前記パターン辞書(9)により、前記少なくとも1つの出力パターン(6)を少なくとも1つのキーワード(7)に変換するステップと、
を含む、方法。 - テキストの意味的分類のための請求項10記載の方法であって、
前記第2のニューラルネットワーク(15)は階層的であり、前記少なくとも1つの入力パターン(6)は階層の少なくとも1つの下層に供給され、前記少なくとも1つの出力パターン(6)は前記階層の少なくとも1つの上層から得られる、
請求項10記載の方法。 - テキストの意味的予測のための請求項10記載の方法であって、
前記第2のニューラルネットワーク(15)は階層的であり、前記少なくとも1つの入力パターン(6)は前記階層の少なくとも1つの上層に供給され、前記少なくとも1つの出力パターン(6)は前記階層の少なくとも1つの下層から得られる、
請求項10記載の方法。 - 請求項2から9のいずれか1項記載の方法を用いて前記第2のニューラルネットワーク(15)としてトレーニングされた階層型のニューラルネットワークを含む、分類機械。
- 請求項2から9のいずれか1項記載の方法を用いて前記第2のニューラルネットワーク(15)としてトレーニングされた階層型のニューラルネットワークを含む、予測機械。
- 前記ニューラルネットワーク(15)が、第1の言語の第1および第2のテキストドキュメント(3、13)を用いて、請求項2から9のいずれか1項記載の方法によってトレーニングされた、請求項13記載の分類機械と、
前記ニューラルネットワーク(19)が、第2の言語の第1および第2のテキストドキュメント(3、13)を用いて、請求項2から9のいずれか1項記載の方法によってトレーニングされた、請求項14記載の予測機械と、
を備えており、
前記分類機械の前記ニューラルネットワーク(15)のノード(15’)が前記予測機械の前記ニューラルネットワーク(19)のノード(19’)に結合されている、
ことを特徴とする変換機械。
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