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Classifying Temporal Relations by Bidirectional LSTM over Dependency Paths
1. Classifying Temporal Relations by
Bidirectional LSTM over Dependency Paths
長岡技術科学大学 自然言語処理研究室
修士1年 西山 浩気
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Fei Cheng and Yusuke Miyao, Proceedings of the 55th Annual Meeting of the
Association for Computational Linguistics (Short Papers), pages 1–6 Vancouver,
Canada, July 30 - August 4, 2017
4. 時間的関係を持つ事象あるいは表現を識別
時間的関係を以下の3つに分類
1. DURING (Event - Event)
• There was no hint of trouble in the last conversation between
controllers and TWA pilot Steven Snyder.
2. INCLUDES (Event - Time)
• In Washington today, the Federal Aviation Administration
released air traffic control tapes.
3. BEFORE (Event - Document)
• The U.S. Navy has 27 ships in the maritime barricade of Iraq.
2.2 時間情報抽出タスクについて はじめに
4
5. [Marcu and Echihabi ‘02]
単語ベースの対を特徴量に加える
[Laokulrat et al., ‘13; Chambers et al., ‘14; Mani et al, ’06;
D’Souza and Ng, 2013]
Word Net[Miller ‘95]
Verb Ocean [Chklovski and Pantel, ‘04]
などの語彙・構文情報
これらの知識資源を高精度に獲得することは困難
2.3 従来手法 はじめに
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6. 関係抽出タスク
[Bunescu and Mooney, ‘05]
• 依存関係グラフを作成
• 2つのエンティティ間の最短移動パス(SDP)
[Plank and Moschitti, ‘13]
• 構文木で構文と意味情報を抽出
[Socher et al., ‘11, Xu et al., ‘15a,b] state-of-the-art
• 依存関係経路上にニューラルネットワークを構築
2.4 関連研究 はじめに
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7. 時間的関係分類タスク
[Laokulrat et al., ’13;Chamber et al., ‘14]
• WordNetのsynsetから語彙的な特徴を利用
[Mani et al., ’06; D’Souza and Ng., ‘13]
• VerbOceanで動詞間の意味的関係を利用
どちらの研究においてもTimeML2コーパスを利用
✓ 本研究では 単語, 品詞, 依存性解析情報のみを使用
2.4 関連研究 はじめに
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