文間関係認識のための局所構造アライメント

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2010-05-20
• タイトル: 文間関係認識のための局所構造アライメント
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Local Structural Alignment for Recognizing Semantic Relations between Sentences
• 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: 奈良先端科学技術大学院大学／東北大学
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学
• 著者所属: 東北大学
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学
• 著者所属: 東北大学／奈良先端科学技術大学院大学
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nara Institute of Science and Technology / Tohoku University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nara Institute of Science and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Tohoku University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nara Institute of Science and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Tohoku University / Nara Institute of Science and Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nara Institute of Science and Technology
• 著者名: 水野, 淳太; 後藤, 隼人; 渡邉, 陽太郎; 村上, 浩司; 乾, 健太郎; 松本, 裕治
• 著者名(英): Junta, Mizuno; Hayato, Goto; Yotaro, Watanabe; Koji, Murakami; Kentaro, Inui; Yuji, Matsumoto
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 一対の文が与えられたときに，その間にある意味的な関係を認識することは文間関係認識と呼ばれ，情報アクセス技術にとって重要である．近年では，1) 基本的な解析，2) 文間で対応する単語間に対応付け (アライメント)，3) 関係分類という流れで構成される手法が広く研究されている．しかしながら，単語レベルでは対応がとれても，単語間の意味的なつながりのレベルでは対応させてはいけない場合がある．そこで，一方の文における 2 単語間の意味的な関係が，他方の文において単語アライメントされる2単語間でも成り立っているかどうかを判別する問題を考え，これを局所構造アライメントと呼び，単語アライメントと関係分類の間の処理として明示的に行うことを提案する．本稿では，局所構造アライメントの定義，およびその実装・性能評価を行った．また，文間関係認識に本手法を適用することで，文間関係認識に大きく貢献することを示す．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: The task of recognizing semantic relations between a pair of sentences is called cross-sentential relation recognition, and it is important for information access technology. In recent years cross-sentential relation recognition methods based on word level alignment have been widely researched and generally consist of the following steps: 1) basic processing, 2) word alignment, 3) relation classification. However, even if it is possible to align sentences at the word level, there are cases where sentences should not be aligned because their meanings are not represented in the word level alignments. Therefore, we propose adding an explicit step of processing in between word alignment and relation classification called “local structural alignment” that determines if a semantic relation between two words in one sentence is also present between the words aligned to them in the other sentence. In this paper we define local structural alignment, present an implementation, and evaluate its performance. We also show the proposed alignment method makes a large contribution to cross-sentential relation recognition.
• 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 16, 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