抄録
本論文では、自然言語を扱うための一手法として、単語ベクトル生成法と追加学習が可能な新しいニューラルネットワーク(LPNN) を提案する。単語ベクトル生成法は、シソーラス上でクラスタリングを行うことによって単語ベクトルを生成する手法である。本手法により、単語の意味的な近さが考慮されたベクトル化が可能となった。また、提案ネットワークでは日本語を入力とし、それに関連する知識を出力、そして推論することができる。入力された日本語は、まず係り受け解析の前処理を経て、三つ組という形に分解された後、ベクトル表現の形に変換され、LPNN に入力される。LPNN は自己組織化ニューラルネットワークによって構成されており、入力された三つ組は自己組織化を行うことによって学習される。一般的な文章を入力として様々な推論実験が行われ、提案システムの優れた特性が確認されている。
