@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00101884,
 author = {原, 忠義 and トピチ, ゴラン and 宮尾, 祐介 and 相澤, 彰子 and Tadayoshi, Hara and Goran, Topic and Yusuke, Miyao and Akiko, Aizawa},
 issue = {3},
 month = {Jun},
 note = {自然言語処理 （NLP） ツールの多くが入力として平文テキストを前提とする一方で，実文書中のテキストは多様なレイアウト，文構造，埋め込みのオブジェクトなどによって，より表現豊かに表示されている．このようなテキストを NLP ツールで解析する際には，ツールの利用者が対象テキストをツールに合った入力形式に変換しなければならない．また，利用者の不慣れな変換作業によって得られた入力を用いたところで，そのツールが本来持つとされる性能を発揮することは困難となるであろう．本研究の目的は，平文テキストでは表し切れないテキスト構成がタグを用いて表現されるような XML 文書の解析を題材として，この問題への意識喚起を促すことにある．我々は，XML でタグ付けされたテキストと，NLP ツールの入出力となる平文テキストとの間の一般的な変換枠組を提案し，本枠組を用いて獲得されるテキスト列が，単純にタグを除去して得られるテキストよりも構文解析器で高被覆かつ高効率に処理できることを示し，実文書を NLP 技術と適切に繋ぐ技術を開発することの重要性を浮き彫りにする．, Most conventional natural language processing (NLP) tools assume plain text as their input, whereas realworld documents display text more expressively, using a variety of layouts, sentence structures, and inline objects, among others. When NLP tools are applied to such text, users must first convert the text into the input/output formats of the tools. Moreover, this awkwardly obtained input typically does not allow the expected maximum performance of the NLP tools to be achieved. This work attempts to raise awareness of this issue using XML documents, where textual composition beyond plain text is given by tags. We propose a general framework for data conversion between XML-tagged text and plain text used as input/output for NLP tools and show that text sequences obtained by our framework can be much more thoroughly and efficiently processed by parsers than naively tag-removed text. These results highlight the significance of bridging real-world documents and NLP technologies.},
 title = {実文書を自然言語処理技術と適切に繋ぐ技術の重要性},
 year = {2014}
}