- 著者
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山田 康輔
笹野 遼平
武田 浩一
- 雑誌
- 研究報告自然言語処理(NL) (ISSN:21888779)
- 巻号頁・発行日
- vol.2020-NL-244, no.5, pp.1-6, 2020-06-26
本研究では,大規模コーパスからのフレーム知識獲得において,コーパスから収集された動詞の文脈を考慮することの有用性を検証する.具体的には,FrameNet および PropBank において 2 種類以上のフレームを喚起する動詞に着目し,それらの動詞が喚起するフレームの違いを ELMo や BERT に代表される文脈化単語埋め込みがどのくらい捉えているかを,各用例の文脈化単語埋め込みのクラスタリング結果とそれらに付与されたフレームを比較することにより調査する.