論文の概要: Construction and Evaluation of a Self-Attention Model for Semantic Understanding of Sentence-Final Particles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.00282v1
• Date: Sat, 1 Oct 2022 13:54:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-04 13:19:47.470006
• Title: Construction and Evaluation of a Self-Attention Model for Semantic Understanding of Sentence-Final Particles
• Title（参考訳）: 文末素粒子の意味理解のためのセルフ・アテンションモデルの構築と評価
• Authors: Shuhei Mandokoro, Natsuki Oka, Akane Matsushima, Chie Fukada, Yuko Yoshimura, Koji Kawahara and Kazuaki Tanaka
• Abstract要約: 文末助詞は,命題に対する話者の精神的態度や介助者を表現するため,話し言葉において重要な役割を担っている。 本稿では,言語やイメージに加えて,様々な主観的感覚を入力として捉え,単語と主観的感覚の関係を学習する自己認識モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sentence-final particles serve an essential role in spoken Japanese because they express the speaker's mental attitudes toward a proposition and/or an interlocutor. They are acquired at early ages and occur very frequently in everyday conversation. However, there has been little proposal for a computational model of acquiring sentence-final particles. This paper proposes Subjective BERT, a self-attention model that takes various subjective senses in addition to language and images as input and learns the relationship between words and subjective senses. An evaluation experiment revealed that the model understands the usage of "yo", which expresses the speaker's intention to communicate new information, and that of "ne", which denotes the speaker's desire to confirm that some information is shared.
• Abstract（参考訳）: 文末助詞は命題や対話者に対する話者の精神的な態度を表現するため、日本語で重要な役割を果たす。 早期に獲得され、日常的な会話で頻繁に発生する。 しかし、文末粒子を取得するための計算モデルはほとんど提案されていない。 本稿では,言語や画像に加えて,様々な主観的感覚を入力とし,単語と主観的感覚の関係を学習する自己意識モデルである主観的bertを提案する。 評価実験により,新しい情報を伝達しようとする話者の意図を表現した「よ」と,情報を共有することを確認しようとする話者の願望を示す「ね」の用法をモデルが理解していることが判明した。

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