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  1. 研究報告
  2. 自然言語処理(NL)
  3. 2016
  4. 2016-NL-228

Encoder-Decoderモデルを用いた日本語崩れ表記の正規化

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/174769
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/174769
b4d35844-3b49-429c-9e02-8af7647a72f4
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-NL16228011.pdf IPSJ-NL16228011.pdf (310.5 kB)
Copyright (c) 2016 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2016-09-22
タイトル
タイトル Encoder-Decoderモデルを用いた日本語崩れ表記の正規化
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 深層学習とNLP
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
奈良先端科学技術大学院大学
著者所属
奈良先端科学技術大学院大学
著者所属
奈良先端科学技術大学院大学
著者所属(英)
en
Nara Institute of Science and Technology
著者所属(英)
en
Nara Institute of Science and Technology
著者所属(英)
en
Nara Institute of Science and Technology
著者名 池田, 大志

× 池田, 大志

池田, 大志

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進藤, 裕之

× 進藤, 裕之

進藤, 裕之

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松本, 裕治

× 松本, 裕治

松本, 裕治

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 近年,ソーシャルメディアの普及に伴い,ウェブ上には人々が投稿した膨大な量のテキストデータが存在するようになった.それに伴い,評価極性分析や話題抽出などの需要が高まり,ウェブ上のテキストデータは重要な言語資源であると考えられている.しかし,新聞記事データを用いて訓練した形態素解析器では,口語表現や表記揺れなどを多く含むウェブ上のテキストに対して,形態素解析誤りを起こすという問題がある.そのため,崩れ表記を含む文を正規化することで,形態素解析誤りを削減することができると考えられる.本研究では,ニューラルネットワークに基づく Encoder-decoder モデルを用いた日本語崩れ表記の正規化手法を提案する.また,擬似崩れ表記データを用いて正規化に適用した実験結果についても報告する.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10115061
書誌情報 研究報告自然言語処理(NL)

巻 2016-NL-228, 号 11, p. 1-6, 発行日 2016-09-22
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8779
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
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Ver.1 2025-01-20 06:35:17.410914
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