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アイテム
学習不要な名詞句のカテゴリ分類手法
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/62305
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/6230518c4b6dd-2b5b-4a72-ae62-800dc3b368c0
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2009 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 | 2009-05-14 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | 学習不要な名詞句のカテゴリ分類手法 | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | A Noun Phrase Categorization Method without Requirement for a Learning Phase | |||||||
言語 | ||||||||
言語 | jpn | |||||||
キーワード | ||||||||
主題Scheme | Other | |||||||
主題 | 同義語・名詞句解析 | |||||||
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 | ||||||||
電気通信大学大学院電気通信学研究科情報工学専攻 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
新潟大学 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
電気通信大学 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
楽天技術研究所 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
楽天技術研究所 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
楽天技術研究所 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Department of Computer Science, Graduate School of Electro-Communications | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Niigata University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
University of Electro-Communications | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Rakuten Institute of Technology | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Rakuten Institute of Technology | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Rakuten Institute of Technology | ||||||||
著者名 |
NGUYENPhamThanhThao
× NGUYENPhamThanhThao
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著者名(英) |
NGUYEN, PhamThanhThao
× NGUYEN, PhamThanhThao
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | 本研究は係り受け関係と相互情報量を基づき、学習不要な名詞句のカテゴリ分類手法を提案する.分類システムの入力は、各カテゴリに対する少数の種語群と分析用のコーパスのみで、学習データを必要としない.本手法は、すべての名詞句を扱うため、出現頻度が低い名詞句も分類可能である.そして、ユーザが設定した各カテゴリ(目的カテゴリと呼ぶ)以外に、ゴミカテゴリを設定する.これにより、目的カテゴリに分類すべきでない名詞句がゴミカテゴリに分類され、誤分類防止の効果があることを実験で確認した. | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | We propose a noun phrase categorization method without requirement for a learning phase. Our method bases on the combination of predicate-argument relations and mutual information easure8). The system input requires only a small set of seed words for each category and a text corpus for analysis, but not any learning data. We treat all noun phrases as category candidates; therefore even words with low frequency can be categorized. Also, beside the purpose categories set up by users, by setting an extra “trash category”, we could gather unexpected words into this “trash category” properly (unexpected words refer to words should not be categorized into one of the purpose categories). The experiment results showed that “trash category” is effective at reventing unexpected words from being mis - categorized into purpose categories. | |||||||
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 2009-NL-191, 号 21, p. 1-8, 発行日 2009-05-14 |
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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 |