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アイテム
フィルタリングのための隠語の有害語意検出機能の意味解析システムSAGEへの組み込み
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/69518
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/695188a1d97c3-dba6-45f3-b94c-032a2330e5e8
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2010 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 | 2010-05-20 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | フィルタリングのための隠語の有害語意検出機能の意味解析システムSAGEへの組み込み | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | The function that detect harmful word sense from slang built into the semantic analysis system SAGE for filtering | |||||||
言語 | ||||||||
言語 | jpn | |||||||
キーワード | ||||||||
主題Scheme | Other | |||||||
主題 | 学生セッション3 | |||||||
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 | ||||||||
青山学院大学大学院理工学研究科理工学専攻知能情報コース | ||||||||
著者所属 | ||||||||
青山学院大学理工学部情報テクノロジー学科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
青山学院大学理工学部情報テクノロジー学科 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Aoyama Gakuin University Graduate School Science and Engineering Intelligence and Information | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Aoyama Gakuin University Science and Engineering Integrated Information Technology | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Aoyama Gakuin University Science and Engineering Integrated Information Technology | ||||||||
著者名 |
橋本, 広美
× 橋本, 広美
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著者名(英) |
Hiromi, Hashimoto
× Hiromi, Hashimoto
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | 原田研究室では,文章中の単語の語意の決定および係り受け関係にある 2 文節間の深層格の決定を行う意味解析システム SAGE の開発を行ってきた.しかし,従来の EDR の共起辞書を用いた語意決定方法では,隠語において,隠された語意と一般の語意とを区別するための共起レコードの登録が膨大になりその実現が難しかった.本研究では,隠語の有害語意と文脈に登場する他の語 (周辺語) の語意との共起頻度を辞書化しこれを基に隠語の語意を決定することで,有害語意検出精度を 98% に向上できた. | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | We have developed semantic analysis system SAGE which decides the meaning of a word of the word in sentences and the deep case between two clauses having dependency relation. However, deciding the meaning of a word in SAGE requires the collocation dictionary of EDR, and the registration of the co-occurrence record to distinguish a harmful meaning and a general meaning of slang becomes huge, so the achievement was difficult. In this research, the harmful meaning detection accuracy was improved to 98% by making a dictionary containing the co-occurrence frequency of harmful meaning of slang with the meaning of other words appeared in the surroundings and deciding the meaning of slang based on this. | |||||||
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 |
研究報告自然言語処理(NL) 巻 2010-NL-196, 号 14, p. 1-6, 発行日 2010-05-20 |
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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 |