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アイテム
帰納的学習を用いた括弧つきコーパスからの意味解析規則の自動獲得手法の性能評価
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/48511
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/485113e977cb6-a80e-4a2a-9547-2142efc4c6fe
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2001 by the Information Processing Society of Japan
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オープンアクセス |
Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
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公開日 | 2001-07-16 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | 帰納的学習を用いた括弧つきコーパスからの意味解析規則の自動獲得手法の性能評価 | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | Evaluation of a Method for Automatic Acquisition of Semantic Rules from a Bracketed Corpus using Inductive Learning | |||||||
言語 | ||||||||
言語 | jpn | |||||||
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(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Engineering, Hokkaido University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Engineering, Hokkaido University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Engineering, Hokkaido University | ||||||||
著者名 |
渋木, 英潔
荒木, 健治
栃内, 香次
× 渋木, 英潔 荒木, 健治 栃内, 香次
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著者名(英) |
Hideyuki, Shibuki
Kenji, Araki
Koji, Tochinai
× Hideyuki, Shibuki Kenji, Araki Koji, Tochinai
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | 本稿では,帰納的学習を用いて括弧つきコーパスから意味解析規則を自動的に獲得する手法を提案し,本手法を実装したシステムの評価を行う.機械翻訳や対話処理などの高度な自然言語処理を行うためには,意味的情報の活用が必要と考えられる.しかしながら,意味的情報を自動的に獲得する従来手法では,事前に多くの格パターンを用意したり,深層格やシソーラスなど意味に関係する情報を必要とする.本手法では,意味解析規則の他に深層格やシソーラスも獲得対象とし,それらの情報を括弧つきコーパスという統語的情報だけが与えられた事例から教師を必要とせずに帰納的に学習する.EDRコーパス200文を用いて学習した結果,オープンデータ50文に対して35.3%の正解率で意味解析規則が獲得された. | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | In this paper, we propose a method for automatic acquisition of semantic rules from a bracketed corpus using inductive learning, and evaluate a system based on this method. It is necessary for advanced natural language processing to use semantic information. In previous methods for automatic acquisition of semantic information, they require many patterns for detecting and deciding information, or need other semantic information such as deep cases, thesaurus, and so on. Our method acquires semantic rules, which include deep cases and thesaurus, from only sentences analyzed syntactically by unsupervised inductive learning. Our system learned from 200 sentences in the EDR corpus. As a result, a 35.3% of accuracy rate was achieved in 50 sentences as open data using the acquired semantic rules. | |||||||
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 |
情報処理学会研究報告自然言語処理(NL) 巻 2001, 号 69(2001-NL-144), p. 175-182, 発行日 2001-07-16 |
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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 |