WEKO3
-
RootNode
アイテム
帰納的学習を用いた自然な日本語文生成手法の評価
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/48567
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/48567f0369ba1-48c6-4f7f-b881-876bb663b6db
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
---|---|---|
![]() |
Copyright (c) 2001 by the Information Processing Society of Japan
|
|
オープンアクセス |
Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
公開日 | 2001-01-25 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | 帰納的学習を用いた自然な日本語文生成手法の評価 | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | Evaluation of Natural Japanese Sentence Generation Method Using Inductive Learning | |||||||
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 | ||||||||
北海道大学大学院工学研究科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
北海道大学大学院工学研究科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
北海道大学大学院工学研究科 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Engineering, Hokkaido University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Engineering, Hokkaido University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Engineering, Hokkaido University | ||||||||
著者名 |
尾崎, 正行
荒木, 健治
栃内, 香次
× 尾崎, 正行 荒木, 健治 栃内, 香次
|
|||||||
著者名(英) |
Masayuki, Ozaki
Kenji, Araki
Koji, Tochinai
× Masayuki, Ozaki Kenji, Araki Koji, Tochinai
|
|||||||
論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | 機械翻訳や対話処理などにおいて計算機が生成する日本語文には不自然なものが数多く存在する.このことはユーザにとって不満が残るところである.そのような状況をふまえ,我々は,帰納的学習を用いることにより計算機によって生成される不自然な日本語文をより自然な日本語文に変換する手法を提案している.我々は提案手法の有効性を確認するために実際に実験システムを構築し,評価実験を行った.実験を行った結果,自然な文の割合は32.47%から48.03%へと向上し,本手法の有効性を確認することができた.本稿ではまず最初に,我々の提案手法の概要を説明し,その後実験結果を通して本手法の考察をしていく. | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | A lot of unnatural sentences exist in the Japanese sentences which the computer generates in the machine translation and the dialogue processing, etc. The user has dissatisfaction for it. From the point of view of this situation, we previously proposed the method which convert an unnatural Japanese sentence generated by computer into its natural Japanese sentence with inductive learning. In order to confirm the effectiveness of our proposal method, we actually constructed the experiment system and carried out the evaluation experiment. The ratio of a natural sentence improved from 32.47% to 48.03%. Therefore we could confirm the effectiveness of our proposal method. In this paper, first of all, we explain the outline of our proposal method, and consider them through the experiment results. | |||||||
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 2001, 号 9(2000-NL-141), p. 57-62, 発行日 2001-01-25 |
|||||||
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 |