情報処理学会 第81回全国大会講演要旨

テキスト含意認識とは，2つの文の含意関係・矛盾関係を推定するための問題である．このような問題は文章要約や質問応答などの他の自然言語処理の分野において応用される技術であり，近年研究が活発となっている分野である．本論文では，テキストをトピックごとに分類するLDAと時系列ベースの深層学習による自然言語処理を掛け合わせた新たなテキスト含意認識の関係推定手法を提案する．本論文では，膨大なテキストは，ある程度のトピックに分類できると仮定し，テキストをトピックごとに分類したその分布と文章の埋め込み表現を同時に時系列化し，LSTMに2つ入力することによって，その2つのテキストが含意関係にあるか矛盾関係にあるか推定する．