의미 관계 학습 장치, 의미 관계 학습 방법, 및 의미 관계 학습 프로그램

• Main Author: UCHIDE HAYATO
• Format: Patent
• Language: Korean
• Published: 14.07.2021
• Subjects: CALCULATING; COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS; COMPUTING; COUNTING; ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING; PHYSICS

의미 관계 학습 장치(1)는, 복수의 정례 데이터 페어를 구성하는 언어 데이터를 조합하는 것에 의해 복수의 부례 데이터 페어를 작성하는 부례 데이터 작성부(12)와, 부례 데이터 페어의 각각을 구성하는 언어 데이터로부터 특징량을 추출하는 특징량 추출부(13)와, 부례 데이터 페어의 각각에 있어서의 특징량의 사이의 유사도를 산출하는 유사도 산출부(14)와, 유사도에 근거하여 복수의 부례 데이터 페어를 미리 결정된 복수의 유사도 범위로 분류하는 것에 의해, 복수의 유사도 범위에 대응하는 복수의 학습용 부례 데이터 세트를 작성하는 학습용 부례 데이터 작성부(15)와, 복수의 유사도 범위에 근거하여 미리 결정된 선택 스케줄에 따르는 순서로, 복수의 학습용 부례 데이터 세트 중 어느 하나의 학습용 부례 데이터 세트를 선택하는 학습 데이터 세트 선택부(17)와, 선택된 학습용 부례 데이터 세트와 복수의 정례 데이터 페어를 이용하여 기계 학습 처리를 행하는 학습 처리부(18)를 구비한다. A semantic relationship learning device includes processing circuitry to acquire positive example data pairs and to generate negative example data pairs by combining the language data, each of the negative example data pairs being formed with language data that are not in the predetermined semantic relationship with each other; to extract feature values from the negative example data pairs; to calculate a similarity level between the feature values; to classify the negative example data pairs into predetermined similarity level ranges or classifies learning-purposed negative example data pairs into predetermined similarity level ranges, thereby generating learning-purposed negative example data sets corresponding to the similarity level ranges; to select a learning-purposed negative example data set from the learning-purposed negative example data sets in an order according to a selection schedule; and to perform a machine learning process by using the selected learning-purposed negative example data set and the positive example data pairs.