2024-03-28T21:26:23Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:000479732023-04-27T10:00:04Z01164:04179:04201:04202
確率モデルを利用した照応解析の研究Study of Estimate of Referents using a Probabilistic Model jpnhttp://id.nii.ac.jp/1001/00047973/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=47973&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2005 by the Information Processing Society of Japan岩手県立大学大学院 ソフトウェア情報学研究科 岩手県立大学大学院 ソフトウェア情報学研究科 岩手県立大学大学院 ソフトウェア情報学研究科高橋, 慎之介榑松, 理樹藤田, ハミド本稿では、単語の共起情報と人手で与えられた照応情報により学習した確率モデルを利用することで日本語における前方照応の指示詞に対する先行詞を推定する方法を提案する.確率モデルを利用することにより,指示詞の推定ルール間の整合性などを取る必要がなくなる。本研究では,指示詞より前に出現する語のうち、指示詞が係る語との組合せが不自然で無い語が,指示詞の先行詞であるという考えに基づき,語の係り受け関係の共起情報に着目し、指示詞の候補の妥当性を示す確率モデルを利用することで、先行詞の推定を試みる.This paper proposes a method of identifying antecedents using co-occurrence of words and a probabilistic model. We make the probabilistic model form documents what have anaphoric relation. The model shows whether a word is suitable as antecedents or not. First, This method extracts demonstratives from a given document using dependency grammar. It extracts independent words as antecedent candidates, too. Next, it evaluates the suitability of independent words as antecedent based on co-occurrence of words and the probabilistic model. Finally, it regards some independent words whose suitability is high as antecedent candidates. This method extracts not one word but some words as antecedents.AN10115061情報処理学会研究報告自然言語処理(NL)2005117(2005-NL-170)73782005-11-212009-06-30