ニュース用語の分類と誤入力訂正への適用

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 1986-08-15
• タイトル: ニュース用語の分類と誤入力訂正への適用
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Classification of News Words with an Application to Correcting Errors on Japanese Words Input
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 論文
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• その他タイトル / その他のタイトル: 自然言語処理
• 著者所属: NHK放送技術研究所画像研究部／現在 （株）ATR自動翻訳電話研究所
• 著者所属: NHK放送技術研究所テレビ方式研究部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Video Engineering and Data Processing Research Division, NHK Science and Technical Research Laboratories
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Advanced Television Systems Research Division, NHK Science and Technical Research Laboratories
• 著者名: 相沢, 輝昭; 栗田, 泰市郎
• 著者名(英): Teruaki, Aizawa; Taiichiro, Kurita
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 我々は先に単語中の1字の置換誤りを訂正する手法を提案し良い結果を得たが 使用する用語辞書の語数と訂正能力との関係が明確でなかった.そこで本論文では 放送ニュース用語約3万を代表的なニュース分野し それによって得られた1 500?3万語の大小8種の辞書による訂正処理実験を行い 辞書の諸性質と訂正能力との関係を定量的に調べた.その結果 特に 訂正能力は辞書の語数の対数にほぼ比例して低下するが 語数が2万以下ならば90%以上の訂正率が確保できることが分かった.放送ニュース用語の場合には 政治 経済 社会 市民生活 事件・事故 文化 科学 スポーツ 国際 という代表的な9分野への分類によって 分野別辞書の語数を14 000?2万に抑えることが可能であり したがって これら分野別辞書を切り換えて使うことにより 放送用語全体にわたって高い訂正能力を達成できる見通しが得られた.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 27, 号 8, p. 793-800, 発行日 1986-08-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764