@article{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00009386,
 author = {笹野, 遼平 and 黒橋, 禎夫 and Ryohei, Sasano and Sadao, Kurohashi},
 issue = {11},
 journal = {情報処理学会論文誌},
 month = {Nov},
 note = {本稿では大域的情報を用いた日本語固有表現認識手法を提案する．提案する手法では，SVMを用いた固有表現認識手法を基とし，構造的な解析などから得られる大域的な情報として，先行文における同一形態素の解析結果，共参照関係にある表現の解析結果，係り先から得られる情報，固有表現情報を付与した格フレームを用いた格解析から得られる情報の4つの情報を新たに導入する．CRL固有表現データ（5分割交差検定），IREXテストセット，および，ウェブテキストに固有表現を付与したデータを用いた評価実験の結果，従来手法より高い精度が得られ，手法の有効性が確認された．, This paper presents an approach that uses non-local information for Japanese named entity recognition (NER). Our NER system is based on Support Vector Machine (SVM), and utilizes four types of non-local information: cache features, coreference relations, syntactic features and case-frame features, which are obtained from structural analyses. We evaluated our approach on CRL NE data and obtained a higher F-measure than existing approaches that do not use non-local information. We also conducted experiments on IREX NE data and an NE-annotated web corpus and confirmed that non-local information improves the performance of NER.},
 pages = {3765--3776},
 title = {大域的情報を用いた日本語固有表現認識},
 volume = {49},
 year = {2008}
}