発表内容(ポスター)
発表概要
we investigate a problem existing in Japanese word sense disambiguation (WSD) through a HiraganaKanji conversion task.
In choosing words to consider as features, we propose a method that employs word embeddings and pointwise mutual information and evaluates the proposed method.
The experimental results suggest that our method is more effective than other methods using word embeddings.
We also compare the accuracy when changing the amount of training data.
We find that the difference in accuracy between the methods becomes small when a very large amount of training data is used.
We have confirmed that the method of improving accuracy while using fewer training data is important in WSD because the number of sentences required to obtain high accuracy increases exponentially.
発表時に受けた質問
- 訓練データが大きくなると各手法の精度の差が小さくなっていく。
- その通りであるが、実際語義ごとに5000件データを用意することは難しいため
提案手法が有効であることがこのグラフからも見て取れる。
発表を通しての所感等
- 英語なのでもっとゆっくり喋ることを前提にスライドを作る必要がある。
- より英語を勉強する必要がある。
英語での学会発表は初であるためなかなか海外の人と会話を取ることが難しいと感じた。
一方で日本と違い様々な意見交換が可能であることもまた事実であるためより英語を理解し喋れるようになることがまず先決だと思われた。
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