百科事典と国語辞典による概念ベースの構築

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2016-03-09
• タイトル: 百科事典と国語辞典による概念ベースの構築
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Construction of Concept-Base with Japanese Language Dictionaries and Encyclopedia
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 同志社大学大学院理工学研究科
• 著者所属: 同志社大学理工学部
• 著者所属: 同志社大学理工学部
• 著者所属: 同志社大学理工学部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Science and Engineering, Doshisha University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Science and Engineering, Doshisha University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Science and Engineering, Doshisha University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Science and Engineering, Doshisha University
• 著者名: 白石, 卓也; 芋野, 美紗子; 土屋, 誠司; 渡部, 広一
• 著者名(英): Takuya, Shiraishi; Misako, Imono; Seiji, Tsuchiya; Hirokazu, Watabe
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 人間は自身の経験や学習から蓄積した語の知識 （常識） と，語を他の語と関連付けることができる能力 （連想） によって語の意味を語間の曖昧な関連性によって理解することができると考えられる．この連想をコンピュータに持たせることができれば，人間のような語の意味理解の実現に近づくと考えられる．そこで我々は，概念ベースと関連度計算方式を機軸とした語概念連想システムを構築している．概念ベースでは一つの語を概念とし，概念の意味を表す属性とその重要性を表す重みの対の集合で定義されている．既存の概念ベースは国語辞典が情報源であるため，時事用語や専門用語などの言葉が欠如しており，人間が日常的に使用する言葉を網羅できておらず，日常生活に必要な語を連想できないという問題がある．そこで，時事用語や専門用語を多く含む百科事典を情報源とした概念ベースがある．しかし，百科事典を用いた概念ベースでは概念・属性の獲得手法に不足があるため，概念の網羅性に問題があると考えられる．以上より本研究では，時事用語や専門用語だけでなく基本的な語と幅広い語を網羅するために，百科事典と国語辞典を情報源とした概念ベースの構築をした．その結果，本研究では概念を 220463 個獲得でき，既存の百科事典を用いた概念ベースより概念数を 191701 個多く獲得でき，概念の網羅性を向上することができた．また，X-ABC 評価での精度が 74.33% となり 22%向上することができた．
• 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: AA11135936
• 書誌情報: 研究報告知能システム（ICS）; 巻 2016-ICS-183, 号 5, p. 1-8, 発行日 2016-03-09
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-885X
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会