照応解析システムＡＮＡＳＹＳの精度向上 -外界照応分離，素性の洗練，ナイーブベイズ法の導入-

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2010-05-20
• タイトル: 照応解析システムＡＮＡＳＹＳの精度向上 -外界照応分離，素性の洗練，ナイーブベイズ法の導入-
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Improvement of Anaphoric analysis system ANASYS -Exophoric reference separation, refinement of feature, and Naive Bayes method-
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 学生セッション3
• 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: 青山学院大学大学院理工学研究科
• 著者所属: 青山学院大学理工学部情報テクノロジー学科
• 著者所属: 青山学院大学理工学部情報テクノロジー学科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Aoyama Gakuin University Graduate School Science and Engineering Intelligence and Information
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Aoyama Gakuin University Science and Engineering Integrated Information Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Aoyama Gakuin University Science and Engineering Integrated Information Technology
• 著者名: 山田, 和正; 松田, 源立; 原田, 実
• 著者名(英): Kazumasa, Yamada; Yoshitatsu, Matsuda; Minoru, Harada
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 我々は意味解析に基づく照応解析システム ANASYS を開発した．ANASYS は文内・文間照応を問わず，また文中に存在しない単語への外界照応も含めた照応解析を行う．本研究では先行詞候補に，意味解析によって付与された EDR 辞書中での語意から計算した概念類似度，先行詞候補に係る深層格，文構造などを得点化して計7個の素性を用意した．これらの素性の値ごとの正解率を学習用データから求め，ナイーブベイズ法により，各先行詞候補が正解先行詞になるスコアを導出した．このスコアを用いて NAIST テキストコーパス全 769 記事 (外界照応も含む照応詞 17769 個を含む) について精度実験を行った結果，外界照応を含む適合率 37%，外界照応を含まない適合率 43% という結果になった．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: We developed anaphoric analysis system ANASYS based on the semantic analysis. ANASYS resolves the anaphoric analysis, regardless of in a sentence or inter-sentences, including the exophoric reference to the word which does not exist in the sentence including the anaphora. In this research, to each antecedent candidate, seven features such as the concept similarity calculated from the meaning of a word given by the semantic analysis, the deep case representing the function of the antecedent candidate and the sentence structure, are given. The correct answer rate of the antecedent for each value of these features was acquired from learning data, and the score that each antecedent candidate becomes a antecedent was derived by the Naive Bayes method. Experimentation using NAIST text corpus of 769 articles (including 17769 anaphora) resulted in precision 37% including exophoric reference and 43% excluding exophoric reference.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10115061
• 書誌情報: 研究報告自然言語処理（NL）; 巻 2010-NL-196, 号 15, p. 1-8, 発行日 2010-05-20
• 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