WordNet収録語彙における意味的距離の最適化表示に向けた制御

発表キーワード

WordNet

反意語

意味的距離

本研究は，英語概念辞書WordNetに収録された147,300語の語彙関係を基本情報として用いており，語彙間の意味的距離を定義文間のコサイン類似度を用いて定量化した。コサイン類似度は，2つのベクトル間の類似度を-1から1の範囲で表す指標である。反意語は意味的に対立関係にあるが，定義文には共通する文脈や語彙が多く含まれるため，必ずしも低い類似度を示すとは限らず，高いコサイン類似度が算出される場合がある。この現象は，学習者に意味的関係の誤解を生じさせる可能性が示唆される。そこで本研究では，ベクトル調整法(Counter-Fitting)を用いて単語ベクトルに制約を与え，反意語間の意味的距離を明示的に制御する手法を提案する。さらに，制御後の意味空間の妥当性を評価するとともに，インタラクティブな3次元可視化手法を構築し，従来の2次元表現との比較を通じて，最適な可視化手法の検討を行う。