@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00048511,
 author = {渋木, 英潔 and 荒木, 健治 and 栃内, 香次 and Hideyuki, Shibuki and Kenji, Araki and Koji, Tochinai},
 issue = {69(2001-NL-144)},
 month = {Jul},
 note = {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., 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.},
 title = {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},
 year = {2001}
}