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  1. 全国大会
  2. 44回
  3. 人工知能及び認知科学

最長一致法と接続表を用いた形態素解析による語彙情報に決定方式

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/121284
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/121284
e626e60f-2bee-4a59-b9b9-2177552eccb7
名前 / ファイル ライセンス アクション
KJ00001342961.pdf KJ00001342961.pdf (182.7 kB)
Item type National Convention(1)
公開日 1992-02-24
タイトル
タイトル 最長一致法と接続表を用いた形態素解析による語彙情報に決定方式
タイトル
言語 en
タイトル Identifying Vocabulary Information by Morphologcal analysis on the basis of Maximum Length Matching and Connection Table
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_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
東京農工大学工学部電子情報工学科コンピュータサイエンスコース
著者所属
東京農工大学工学部電子情報工学科コンピュータサイエンスコース
著者所属
東京農工大学工学部電子情報工学科コンピュータサイエンスコース
著者所属(英)
en
Tokyo University of Agriculture and Technlogy
著者所属(英)
en
Tokyo University of Agriculture and Technlogy
著者所属(英)
en
Tokyo University of Agriculture and Technlogy
論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 本研究は、日本語の文章を形態素解析する事を目的とする。自然言語処理では、まず最初に文字列を単語に分かち書きしなければならないが、日本語は文章中に単語の切れ目となるはっきりした目印が存在しないため、単語の切り出しのための形態解析が必要である。本研究では、右方向最長一致法を用いた形態素解析を行ない、単語の切り出しを試みる。単語辞書のみを用いた形態素解析では、次のような問題が生じる。(1)文字列を切る位置を誤る。例えば、助詞である文字から始まる単語が辞書に存在すると、助詞は切り出しにくい。(2)多品詞語の場合は、どの品詞を選択するべきか分からない。(3)日本語は複合語を作りやすく外来語も多く存在するため、すべての単語を辞書に登録するのは因難である。そのため数多くの未知語が存在する。これらの問題を解決するため、接続表を使用する。接続表は文献から得ずに、新聞の文章を正しく形態素解析して作成した。また、これまでの研究では二つの品詞間の接続表(二連接続表と呼ぶことにする)が使われてきたが、本研究では、三つの品詞間の接続表(三連接続表と呼ぶことにする)を使用し、二連接続表と比較する。
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN00349328
書誌情報 全国大会講演論文集

巻 第44回, 号 人工知能及び認知科学, p. 171-172, 発行日 1992-02-24
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-21 03:49:41.038043
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