ニューラルネットワークを利用した単語や文書の分散表現学習は研究が進展しているが、自動抽出される特徴量の解釈性に課題がある。また、分散表現を利用したタスクの精度を高めるためには、大規模データでの学習が必須であり、大部分のWebデータやIoT家電などにより収集されている小規模なデータに適用することは困難である。ニューラルネットワークにより獲得される分散表現に対して、本研究では、辞書編纂の専門家が構築した単語意味ベクトル辞書を導入する。本辞書では、単語は266種類の概念分類から成る特徴単語との関係（関係あり、なし）により意味を表現する。
専門家が特徴単語との関係を付与した単語を基本単語と呼ぶ。我々はニューラルネットワークの隠れノードに特定の意味（特徴単語）を割り当て、単語意味ベクトル辞書を元に約2万語の基本単語に初期の重みを設定することにより、学習後も重みの大きな隠れノードの意味が維持されることを示す（図1）。

ユーザテストの結果、教師なし学習によるツイートの分散表現に対して、重みの大きな上位5ノードの52.4%がツイートと関連があることが示された。また、分散表現学習を前提に単語意味ベクトル辞書を改良し、特徴単語数を264 種類とした。さらに多様性のある大規模な極性分析ベンチマークを構築し，提案手法の拡張性評価を行った。最後にWikipediaコーパスを用いて、提案手法のドメイン独立性の評価を行った。これら客観的、主観的評価により、隠れノードは特定の意味を維持することを確認し、提案手法は分散表現学習の可読性を改善することを示した。

LeとMikolovは、文書の分散表現を単語と同様にニューラルネットワークで学習できるパラグラフベクトルのモデルを提案し、極性分析ベンチマークを用いて最高水準の分類精度を示した。パラグラフベクトルを用いたツイートの極性分析における実用上の課題は、単語のスパース性を解消するパラグラフベクトルの構築のために大規模文書が必要なことである。本研究では、Twitterの文に対して評判情報抽出を適用する際、その出現単語のスパース性に由来する性能低下を解決するため、人手により構築された単語意味ベクトルを導入する。意味ベクトルとして、各次元が266種類の特徴単語に対応し、約2万語に付与されている単語意味ベクトル辞書を使用する。この辞書を用いて単語拡張したツイートをパラグラフベクトルのモデルで学習するという、単語意味ベクトルとパラグラフベクトルの統合化手法を提案する（図2）。

これにより、単語がスパースでも特定分野の文脈情報を学習できることが期待される。この評価のため、クラウドソーシングを利用してスマートフォン製品ブランドに関する極性分析ベンチマークを作成した。評価実験の結果、約1万2千ツイートから構成される特定のスマートフォン製品ブランドのベンチマークにおいて、提案手法は、ポジティブ、ニュートラル、ネガティブの3クラス分類におけるポジティブ予測とネガティブ予測のマクロ平均F値71.9を示した。提案手法は従来手法であるパラグラフベクトルによるマクロ平均F値を3.2ポイント上回った。

以上に述べたように、ニューラルネットワークにより獲得される分散表現に専門家が構築した辞書を反映する手法を提案してきた。
本辞書の基本単語は百科事典から抽出された2万語であり、特徴単語は264種類の概念分類に対応する。今後の展望は、以下に示す通り、学習結果の解釈性が重要な医療分野への展開を目指す。
第１の目標は医療分野の専門用語に意味表現学習を最適化することである。数10万件の電子カルテにおける退院サマリを元に、患者の経過要約を対象とした病名推定を本研究のフィールドとし、医学辞書をニューラルネットワークに取り込む方法論を確立する。

第２の目標は文書の特徴抽出にディープラーニングを用いることにより、病名推定の性能向上を図ることである。課題は解釈性を維持しながら、メジャーな病気の病名推定精度を改善することである。
第３の目標は病名推定の有用性検証のためのプラットフォーム化である。事例が少ないレアな病気に対しては、主訴の演算（足し算・引き算)により対話的に病名推定が可能な手法の確立を目指す。
上述した医療分野に意味表現学習を最適化することにより、学習結果の解釈性を維持しながら病名推定の精度が高く、主訴から対話的に病名推定が可能なプラットフォーム化を今後の展望とする。