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  1. 研究報告
  2. 自然言語処理(NL)
  3. 2022
  4. 2022-NL-253

KWJA:汎用言語モデルに基づく日本語解析器

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/220232
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/220232
b21e4248-befa-4c85-a319-97264fe183aa
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-NL22253002.pdf IPSJ-NL22253002.pdf (2.0 MB)
Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2022-09-22
タイトル
タイトル KWJA:汎用言語モデルに基づく日本語解析器
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 解析
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
京都大学
著者所属
京都大学
著者所属
京都大学
著者所属
京都大学
著者所属
京都大学
著者所属
早稲田大学
著者所属
京都大学
著者所属(英)
en
Kyoto University
著者所属(英)
en
Kyoto University
著者所属(英)
en
Kyoto University
著者所属(英)
en
Kyoto University
著者所属(英)
en
Kyoto University
著者所属(英)
en
Waseda University
著者所属(英)
en
Kyoto University
著者名 植田, 暢大

× 植田, 暢大

植田, 暢大

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大村, 和正

× 大村, 和正

大村, 和正

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児玉, 貴志

× 児玉, 貴志

児玉, 貴志

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清丸, 寛一

× 清丸, 寛一

清丸, 寛一

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村脇, 有吾

× 村脇, 有吾

村脇, 有吾

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河原, 大輔

× 河原, 大輔

河原, 大輔

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黒橋, 禎夫

× 黒橋, 禎夫

黒橋, 禎夫

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 現在の自然言語処理では end-to-end のニューラルモデルが主流となっている.しかし,本質的に試行錯誤を必要とする情報分析や因果関係分析などを支援するためには,エンティティやイベント,および,それらの関係の認識が必須であり,形態素解析や述語項構造解析などの言語解析が依然として重要である.これまで,解析器はそれぞれのタスクごとに開発されており,それらを繋いで利用するにはコストが高いという問題があった.本研究では,汎用言語モデルに基づく高精度な統合的日本語解析器 KWJA を設計・構築する.本解析器は,入力誤り訂正,分かち書き,単語正規化,形態素解析,固有表現認識,言語素性付与,構文解析,述語項構造解析,橋渡し照応解析,共参照解析,談話関係解析を統一的なアーキテクチャで実現する.構築した解析器は https://github.com/ku-nlp/kwja で公開している.
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 2022-NL-253, 号 2, p. 1-14, 発行日 2022-09-22
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 2025-01-19 14:38:20.291056
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