Ontologyの数理的拡張と概念付加
Ontologyの数理的拡張と概念付加
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Ontologyの欠点は、深層格STに言及していないこと。基本概念BCと役割概念RCの構想は良いが、文脈に依って変化するBCとRCに対処不可。これを解決するには、前述した意味概念ベクトルSCVの加法性である。単なる加法性ではノイズが多く抽出精度が悪いので、SCVのidealを求めた上で加法性に依ってSTを付与することである。Ontologyの構想は良いが、それを数理的にビッグテキストから自動抽出する方法論を要していないことが最大の欠点。知識の非巡回性も三角行列で抽出可能であるので、あとは知識の独立性だが、これも上記のidealに依って解決できる。これからは、Word2Vecでの深層学習ではなく、その潜在的パラメータである深層レベルの意味概念分布からの生成モデルを使ったST付与が文書の意味理解の手段になる。
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