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GENIAコーパスからのネスト並列句同定
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/47680
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/476806663663d-badf-4975-b2b6-171dfe9476e1
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-NL08187008.pdf (1.1 MB)
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Copyright (c) 2008 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) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2008-09-17 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | GENIAコーパスからのネスト並列句同定 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | A Discriminative Method for Detecting the Scope of Coordinated Phrases from Sentences | |||||||
| 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 | ||||||||
| 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 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology | ||||||||
| 著者名 |
原, 一夫
× 原, 一夫
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| 著者名(英) |
Kazuo, Hara
× Kazuo, Hara
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 本稿では、ネストした並列句も含めた一般の並列句の範囲同定を行うための手法を提案する。本手法ではまず、並列句の範囲同定に特化した文法を定義し、これに基づいて与えられた文を構文木に変換する。その後、CKY 法とパーセプトロン学習を組み合わせたアルゴリズムで素性の重みを学習する。GENIA コーパスを用いた実験で、この手法により、既存の構文解析器を F 値で 11.4 ポイント上回る精度を得ることに成功した。 | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | In this article, we present a discriminative method for detecting the scope of coordinated phrases. The method builds syntactic trees from sentences, using a simple grammar taylored for coordination analysis. Each grammatical derivation is associated with features, and these features are multiplied by the current weight vector to yield the score of the derivation. To optimize the weight vector for the training data, we propose a learning algorithm that combines CKY and perceptron. The method achieves an F-score 11.4 points higher than the baseline parser in an experiment with the GENIA corpus. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AN10115061 | |||||||
| 書誌情報 |
情報処理学会研究報告自然言語処理（NL） 巻 2008, 号 90(2008-NL-187), p. 53-58, 発行日 2008-09-17 |
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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 | |||||||
