コピュラ文を考慮した述語項構造解析器による含意認識

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2017-02-03
• タイトル: コピュラ文を考慮した述語項構造解析器による含意認識
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Recognizing Textual Entailment with Dependency-Parsed Structure Taking into Account Copular Sentence
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 言語の理論と分析
• 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: 岡山大学大学院自然科学研究科
• 著者所属: 岡山大学大学院自然科学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Natural Science and Technology, Okayama University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Natural Science and Technology, Okayama University
• 著者名: 齋藤, 彰; 竹内, 孔一
• 著者名(英): Akira, Saito; Koichi, Takeuchi
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: テキスト含意認識問題の先行研究では，文に含まれる内容語の含有率などを含意の識別に用いていた． しかし，文中に現れる内容語の順序を考慮しない手法では，含意の識別において誤りが多くみられた．そこで，本研究ではテキスト含意認識を文の構造の包含関係を調べることにより，含意の識別を行うアプローチを提案する． 自然言語文から文の構造を生成する際に述語項構造解析エンジン Predicate-Argument Structure Analyzer (ASA) を利用した．従来の ASA による解析ではコピュラ文における述語について，内容語と機能語の分類が不完全であった．そのため，本研究ではその点について ASA を改良し，NTCIR-10 で提供されたRITE2 の問題セットを利用して評価実験を行った．評価実験の結果，ASA の改良により含意の識別に成功した事例が 3 件増加したことを報告する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In the previous study of recognizing textual entailment, content word matching based approaches are often applied into recognizing entailments. However, in the methods that do not take into account the order of the content words appearing in the sentences, not small number of sentence pairs would be wrongly judged as entailed. In this paper, thus we propose an approach to recognize entailments by detecting the inclusive relation with text structures. The Predicate-Argument Structure Analyzer (ASA) was used to generate the sentence structure from the natural language sentences. In conventional ASA analysis, classification of content words and function words was inadequate for predicates in copula sentences. Thus, the ASA was improved on this point and the evaluation experiment was conducted using the RITE2 problem set provided in NTCIR-10. As the results of the evaluation experiments, we report that three cases of successful recognition of entailments by the improvement of ASA.
• 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: AN10114171
• 書誌情報: 研究報告情報基礎とアクセス技術（IFAT）; 巻 2017-IFAT-124, 号 1, p. 1-5, 発行日 2017-02-03
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8884
• 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