@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00048148,
 author = {相薗, 敏子 and 小泉, 敦子 and 森本, 康嗣 and Toshiko, Aizono and Atsuko, Koizumi and Yasutsugu, Morimoto},
 issue = {73(2004-NL-162)},
 month = {Jul},
 note = {テキストマイニングでは，文書DBから単語や単語のペアを抽出して文書DBの特徴としてユーザに表示する。慣用句は，複数の単語で一つの意味を表すため，全体でまとまった単位として扱う必要がある。本研究では，名詞と動詞のペアからなる慣用句を文書DBから抽出する方式を検討した。本稿では，慣用句を抽出するための統計尺度の比較・評価について述べる。相互情報量，χ^2，AICの比較実験により，χ^2が統計尺度としては最適であることを確認した。また異分野の文書DBを利用することにより，F値が50％から53％に向上した。, Extraction of noun-verb relations is essential for knowledge extraction from text.  Proper treatment of collocations is one of the tasks, since they often present non-constitutional concepts and have to be treated as single units instead of verb-noun relations.  In this paper, we describe an experimental evaluation of statistical measures for extracting Japanese noun-verb collocations from a corpus.  Based on the result of an experiment using three measures; Mutual Information, χ^2, as well as AIC, we conclude that χ^2 is the most suitable measure to extract collocations.  F measeure of χ^2 was improved from 50.1% to 52.8%　by using  a corpus from a different domain.},
 title = {慣用句抽出のための統計尺度の比較評価},
 year = {2004}
}