@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00217615,
 author = {竹内, 孔一 and 岩本, 潤季 and バトラー, アラステア and 長崎, 郁 and パルデシ, プラシャント},
 issue = {3},
 month = {Mar},
 note = {現在，述語項構造シソーラス（Predicate-Argument Structure Thesaurus (PT)）に基づく概念フレームと意味役割を NPCMJ（NINJAL Parsed Corpus of Modern Japanese）に付与した NPCMJ-PT を構築している．NPCMJ は Web 上で公開されている日本語の構文木データであり，構文木に即して，述語項構造シソーラスの概念フレームと意味役割を付与している．意味役割とは述語と係り関係にある要素との意味的な関係を示すもので，英語圏では PropBank や FrameNet が構築されている．PropBank 形式の意味役割は AMR（Abstract Meaning Representation）といった文書の抽象的な意味構造を記述する枠組に応用されていることから，文書情報アクセスにおける利用が期待されている．NPCMJ-PT は言語学習や分析のためのデータであるが，PropBank 形式の意味役割を付与していることから工学的な応用も期待できる．本稿では，現状の付与データの内容と量について記述するとともに，一部のアノテーションデータを機械学習モデルに適用することで意味役割タグがどの程度推定できるのか評価を行ったので報告する．},
 title = {意味役割と概念フレームを付与したNPCMJ-PTによるタグの推定},
 year = {2022}
}