英語の複単語表現辞書の構築と品詞タグ付けへの応用

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2012-11-15
• タイトル: 英語の複単語表現辞書の構築と品詞タグ付けへの応用
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Construction of English Multiword Dictionary and its Application to POS Tagging
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 解析・誤り訂正
• 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情報科学研究科
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
• 著者所属: 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nara Institution Science of Thecnology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nara Institution Science of Thecnology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nara Institution Science of Thecnology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nara Institution Science of Thecnology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nara Institution Science of Thecnology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nara Institution Science of Thecnology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nara Institution Science of Thecnology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nara Institution Science of Thecnology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nara Institution Science of Thecnology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nara Institution Science of Thecnology
• 著者名: 重藤, 優太郎; 東, 藍; 近藤, 修平; 北裏, 龍太; 坂口, 慶祐; 光瀬, 智哉; 久本, 空海; 吉本, 暁文; Frances, Yung; 松本, 裕治
• 著者名(英): Yutaro, Shigeto; Ai, Azuma; Shuhei, Kondo; Ryuta, Kitaura; Keisuke, Sakaguchi; Tomoya, Kose; Sorami, Hisamoto; Akifumi, Yoshimoto; Frances, Yung; Yuji, Matsumoto
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: これまで，英語における品詞タグ付けは様々な手法が提案されており，それらの手法を用いることで高い精度を得ることが示されてきた．しかし，それらの手法は単語のみに対して品詞タグ付けを行うものであり，連語などの複数の構成要素からなる複単語表現に対して品詞タグ付けを行うことができなかった．そこで本稿では，複単語表現辞書を構築し，可変長 CRF を用いて複単語表現を考慮した品詞タグ付けを行い，品詞タグ付けの精度と複単語表現の認識精度の評価を行った．その結果，複単語表現辞書を用いることで複単語表現を考慮しないタグ付けを行うよりも高い精度が得られた．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Many previous studies have proposed various methods for English Part-Of-Speech (POS) tagging, and these methods have been shown to give high accuracy. However POS tagging in these previous methods are only on each word, and they cannot tag on multiword expressions consisting of multiple lexical items, such as collocations. In this research we constructed a multiword expression dictionary, and we used variable length CRF to conduct POS tagging which takes into consideration the multiword expressions. We, then, evaluated the tagging accuracy and the multiword recognition accuracy. In result, the tagger with the multiword dictionary achieved higher accuracy compared with the tagger which does not consider multiword expressions.
• 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 2012-NL-209, 号 7, p. 1-6, 発行日 2012-11-15
• 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