意味コード体系の自動生成

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 1990-07-19
• タイトル: 意味コード体系の自動生成
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Automatic Generation of Semantic Code Tree
• 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: 松下電器産業情報通信関西研究所
• 著者所属: 松下電器産業情報通信関西研究所
• 著者所属: 松下電器産業情報通信関西研究所
• 著者所属: 松下電器産業情報通信関西研究所
• 著者所属: 松下電器産業情報通信関西研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kansai Information and Communications Research Laboratory Matsushita Electric Industrial Co. Ltd.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kansai Information and Communications Research Laboratory Matsushita Electric Industrial Co. Ltd.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kansai Information and Communications Research Laboratory Matsushita Electric Industrial Co. Ltd.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kansai Information and Communications Research Laboratory Matsushita Electric Industrial Co. Ltd.
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kansai Information and Communications Research Laboratory Matsushita Electric Industrial Co. Ltd.
• 著者名: 杉村, 領一; 柿ヶ原康二; 石川, 雅彦; 川越, 睦; 青山, 昇一
• 著者名(英): RyÔIchi, Sugimura; KÔJi, Kakigahara; Masahiko, Ishikawa; Mutsumi, Kawagoe; ShÔIchi, Aoyama
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 意味コード体系の生成手法について述べる。本論で述べる方法は、意味コード体系の構築作業において人間の判断が入る部分を局所化し、、構築する意味コード体系の客観性を高めることを狙っている。本手法は2つの手順から成る。第一の手順は、述語とその補語の組の収集であり、実際の例文からこれを集める。どのような述語と補語の組を収集するかは、人間の判断に委ねられる。第2の手順は、この組の書き換えである。書き換えは本論で紹介する手順により自動的に行なわれ、この結果として、意味コード体系を得ることができる。書き換えアルゴリズムとして3つの方法を示し、これらの比較を行なう。
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: A basic method for generating a SEmantic Code Tree (SECT to be abbreviated) is presented. The method presented here has two procedures. In the first procedure, predicates like verbs or adverbs in natural language are collected from example sentences, and pairs of the predicates and their arguments in subject case are choosen from the examples. In the second procedure, the choosen pairs are transformed into SECT. Three kind of algorithm for the transformation from the choosen pairs into SECT play an important role in the method. The algorithms always terminate. They enables us to get SECT of desirable features. In SECT, a group of words are represented using a generated non-terminal tree node. SECT is suitable for checking an agreement between predicates and their argument. Some other fundamental features are also described.
• 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: AN10115061
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告自然言語処理（NL）; 巻 1990, 号 64(1990-NL-078), p. 25-32, 発行日 1990-07-19
• 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