深層距離学習を用いた動詞の意味フレーム推定

意味フレーム推定において、事前学習済み文脈化単語埋め込みを用いる手法が主流になっている。しかし、汎用的な埋め込み空間は、必ずしもフレームに関する人間の直観と一致しているわけではない。そこで、本研究では、コーパス内の一部の述語についてのラベル付きデータの存在を仮定し、深層距離学習に基づき文脈化単語埋め込みをファインチューニングすることで、高精度な意味フレーム推定を実現する手法を提案する。実験を通し、深層距離学習を適用することで、8ポイント以上スコアが向上することを示す。さらに、教師データが極めて少量である場合でも、提案手法が有効であることを示す。