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アイテム
照応性判定を含む名詞句照応解析の実験と分析
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/40178
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/4017818b25de6-290b-4b77-9f7a-3e089cccc77d
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2005 by the Information Processing Society of Japan
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オープンアクセス |
Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
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公開日 | 2005-09-30 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | 照応性判定を含む名詞句照応解析の実験と分析 | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | Noun Anaphora Resolution Combining Anaphoricity Determination and Antecedent Identification: Experiments and Analysis | |||||||
言語 | ||||||||
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 | ||||||||
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology | ||||||||
著者名 |
飯田, 龍
× 飯田, 龍
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著者名(英) |
Ryu, Iida
× Ryu, Iida
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | 本稿では,我々が提案した照応解析手法が照応性判定に必要な先行文脈の情報と局所文脈の情報を効果的に併用できていることについて説明する.さらに,我々の照応解析モデルはSoonらやNgらの従来の学習に基づく照応解析モデルの利点をすべて継承しながらも,この既存手法の欠点を克服している点について議論する.提案手法を評価するために日本語名詞句照応解析の実験を行い,従来の学習に基づく手法の性能を改善できたことを報告する.また,提案手法を用いた解析の結果を人手で分析し,今後の方向性を論じる. | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | We discuss how to combine the anaphoricity determination process with the antecedent identification process in anaphora resolution. In doing so, we provide existing models, such as Soon et al. and Ng and Cardie, and present a new model which effectively incorporates clues obtained from preceding contextual information together with those from local information of a given target noun phrase. We conducted experiments on resolving Japanese anaphora with noun phrases. The results show that the proposed model outperforms earlier learning-based approaches. We manually analyze major error sources, and discuss remaining problems and future directions. | |||||||
書誌レコードID | ||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
収録物識別子 | AN10114171 | |||||||
書誌情報 |
情報処理学会研究報告情報学基礎(FI) 巻 2005, 号 94(2005-FI-080), p. 93-100, 発行日 2005-09-30 |
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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 |