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アイテム
帰納学習アルゴリズムと階層型クラスタリング手法を用いた概念シソーラスの自動構築及び更新
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/40730
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/40730efbdfe16-798a-4d64-bd5f-b703182a2863
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 1995 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 | 1995-09-14 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | 帰納学習アルゴリズムと階層型クラスタリング手法を用いた概念シソーラスの自動構築及び更新 | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | Acquiring and updating a semantic hierarchy through induction and clustering | |||||||
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 | ||||||||
NTTコミュニケーション科学研究所 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
カリフォルニア大学アーバイン校 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
NTT Comunication Science Laboratories | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
University of California, Irvine | ||||||||
著者名 |
山崎, 毅文
× 山崎, 毅文
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著者名(英) |
Takefumi, Yamazaki
× Takefumi, Yamazaki
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | 概念シソーラスの構築は、機械翻訳、テキスト検索等自然言語処理システムにおいて重要なタスクである。本稿では、与えられた事例集合から、機械翻訳システム向け翻訳ルールの学習と概念シソーラスの構築とを同時に行なう手法を提案する。概念シソーラスの構築では、既存のシソーラスを利用しない場合/更新する場合の2つの手法を提案する。利用しない場合は、まず、帰納学習アルゴリズムの適用により翻訳ルールの学習を行なう。次に学習されたルールからカテゴリー間類似度行列を作成し、クラスタリング手法の適用により、シソーラスを構築する。シソーラスを更新する場合は、既存シソーラスを一旦カテゴリー間類似度行列に変換することにより、シソーラスを利用しない場合と同様の手法が適用できる。実験結果により、本手法で構築されたシソーラスが、機械翻訳タスクにおいて有用であることが確認された。 | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | This paper addresses the problem of constructing a semantic hierarchy for Japanese-English translation systems. The creation of a comprehensive hierarchy is one important step in this system because it is used to bias the learning of rules that indicate the English translation of Japanese verbs. We propose two methods of constructing a hierarchy: acquiring a hierarchy from scratch and updating a hierarchy. When acquiring a hierarchy from scratch, translation rules are learned by an inductive learning algorithm in the first step. A new hierarchy is then generated by applying a clustering method to internal disjunctions of the learned rules and new rules are learned under the bias of this hierarchy. When updating an existing manually-constructed hierarchy, we take advantage of its node structure. We report experimental results showing that the semantic hierarchies generated by our method yield learned translation rules with higher average accuracy. | |||||||
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 1995, 号 87(1995-FI-039), p. 49-56, 発行日 1995-09-14 |
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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 |