加法構成性を活用した最適輸送による文書類似度の定量化

本研究は，自然言語処理の基本タスクであるSenmantictextsimilarity(STS)の精度向上を目的とし，単語ベースと文章ベースのSTS手法の差異に着目する．特に，金融経済分野をはじめとする専門分野のフレーズ表現に焦点を当て，加法構成性を持つ単語埋め込みによって得られている単語の分散表現に対し，加法構成性を活用した最適輸送問題に基づく新しい文書類似度の定量化手法を提案する．