分布類似度とWikipediaから獲得した構造情報を利用した上位下位関係獲得

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2011-12-15
• タイトル: 分布類似度とWikipediaから獲得した構造情報を利用した上位下位関係獲得
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Hyponymy Relation Acquisition Based on Distributional Similarity and Hierarchical Structure of Wikipedia
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 特集：情報爆発時代におけるIT基盤技術
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: NHK放送技術研究所
• 著者所属: 情報通信研究機構
• 著者所属: 情報通信研究機構
• 著者所属: 京都工芸繊維大学／京都大学／早稲田大学総合研究機構
• 著者所属: 鳥取大学大学院工学部研究科
• 著者所属: 情報通信研究機構
• 著者所属: 南洋理工第学
• 著者所属: 株式会社KDDI研究所
• 著者所属: 情報通信研究機構
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Science & Technology Research Laboratories, Japan Broadcasting Corporation
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Institute of Information and Communications Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Institute of Information and Communications Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Kyoto Institute of Technology / Kyoto University / Comprehensive Research Organization, Waseda University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate school of engineering, Tottori University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Institute of Information and Communications Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nanyang Technological University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): KDDI R&D Laboratories
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Institute of Information and Communications Technology
• 著者名: 山田, 一郎; 鳥澤健太郎; 風間, 淳一; 黒田, 航; 村田, 真樹; ステインデ・サーガ; フランシス, ボンド; 隅田, 飛鳥; 橋本, 力
• 著者名(英): Ichiro, Yamada; Kentaro, Torisawa; Jun'ichi, Kazama; Kow, Kuroda; Masaki, Murata; Stijn, DeSaeger; Francis, Bond; Asuka, Sumida; Chikara, Hashimoto
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 質問応答などの自然言語処理アプリケーションが実用レベルに至るには，計算機で扱うことのできる，世界についての膨大な知識を構築する必要がある．本論文では，そのような知識の筆頭といえる，「サッカー選手/長友佑都」などの語句間の上位下位関係を自動獲得する手法を提案する．提案手法は，Wikipediaから獲得した上位下位関係と，Webテキストから獲得した語句間類似度情報を併用することで，網羅的かつ高精度に上位下位関係を獲得する．評価実験では，提案手法の適合率が，複数のベースライン手法の適合率に比べて，スコア上位10,000ペアでは0.155から0.650の差で，スコア上位100,000ペアでは0.190から0.500の差で上回ることを確認した．また，提案手法の獲得結果の中には，広く用いられている語彙統語パターンによる手法では獲得できない上位下位関係が多く含まれていることを確認した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In order to make natural language processing (NLP) applications such as question answering accurate enough for practical use, it is essential to build a large-scale, computer-tractable semantic knowledge base. In this paper, we target hyponymy relation like “football player/Yuto Nagatomo,” which is one of the most important semantic relations for NLP. We propose a new method of large scale hyponymy relation acquisition from Web texts that combines a hyponymy relation database constructed from Wikipedia and the distributional similarity between words calculated from Web texts. Experimental results showed that, in terms of precision, our method outperformed nontrivial baseline methods by 0.155 to 0.650 for the top 10,000 pairs and by 0.190 to 0.500 for the top 100,000 pairs. Furthermore, we confirmed that our method could acquire hyponymy relation pairs that widely-used lexico-syntactic pattern based approaches could not.
• 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: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 52, 号 12, p. 3435-3447, 発行日 2011-12-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764