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アイテム
Crowdsourcing System を用いた略語の推定手法の提案
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/79346
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/79346498dfd29-9aa5-4a7a-8ce7-63c9c9d94f34
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]()
2099年12月31日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2011 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers
This SIG report is only available to those in membership of the SIG. |
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SLP:会員:¥0, DLIB:会員:¥0 |
Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
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公開日 | 2011-12-12 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | Crowdsourcing System を用いた略語の推定手法の提案 | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | Extraction of new abbreviated words using Crowdsourcing System | |||||||
言語 | ||||||||
言語 | jpn | |||||||
キーワード | ||||||||
主題Scheme | Other | |||||||
主題 | 言語モデル・辞書 | |||||||
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 | ||||||||
九州大学システム情報科学府 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
東芝研究開発センター | ||||||||
著者所属 | ||||||||
九州大学情報基盤研究開発センター | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Information Science and Electrical Engineering, Kyushu University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Toshiba Research and Development Center | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Research Institute for Information Technology, Kyushu University | ||||||||
著者名 |
酒井, 敏彦
× 酒井, 敏彦
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著者名(英) |
Toshihiko, Sakai
× Toshihiko, Sakai
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | Web 上には様々なメディアがあり,新たな言葉が生み出されている.特に,Facebook,Twitter などの CGM(Consumer Generated Media) は多くのユーザがコミュニケーションツールとして利用しており,膨大なテキスト情報が増え続けている.これらのテキストの形態素解析には辞書が用いられる.しかし辞書は新語や省略された単語などの未知語の解析に弱いという欠点がある.そこで本稿では,Twitter のデータを利用して辞書の語彙を増やす方法を提案する.まず,Twitter の文章を形態素解析し,未知語と判定されたものから略語候補を抽出する.次に,Crowdsourcing System を用いて,略語か否かの判定,略語の読み付け及び略語に対する正式な言葉への変換を行う. | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | New words and abbreviated words are being born every day in CGM(consumer generated media) on the Web, such as Facebook and Twitter. Those words are not in the standard dictionaries and cause many difficulties in morphological analysis. This paper proposes a method to increase vocabularies from Twitter using Crowdsourcing. At the first stage, unknown words are chosen as candidates of new abbreviated words using a standard morphological analysis. At the second stage, Crowdsourcing System is used to determine if a word is an abbreviated word. Couwdsourcing System is used at the third stage to obtain the correct reading and the proper word. | |||||||
書誌レコードID | ||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
収録物識別子 | AN10442647 | |||||||
書誌情報 |
研究報告音声言語情報処理(SLP) 巻 2011-SLP-89, 号 3, p. 1-5, 発行日 2011-12-12 |
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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 |