自動獲得した名詞関係辞書に基づく共参照解析の高度化

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本稿では,自動獲得した知識を用いた日本語共参照解析システムを提案する.日本語における共参照の多くを占める名詞句間の共参照の解析では,語嚢的知識が重要となり,中でも同義表現知識が非常に有効となる.そこでまず,大規模なコーパスおよび国語辞典の定義文から同義表現の自動獲得を行い,自動獲得した同義表現を用いた共参照解析システムを構築する.さらに,より精度の高い共参照解析システムの構築のため,自動構築した名詞格フレームを用いた名詞句の関係解析を行い,その結果を共参照解析の手掛りとして使用する.新聞記事およびウェブテキストを用いた実験の結果,同義表現,および,名詞句の関係解析結果を用いることにより,共参照解析の精度は向上し,手法の有効性が確認できたWe present a knowledge-rich approach to Japanese coreference resolution. In Japanese, noun phrase coreference occupies a central position in coreference relations. To improve coreference resolution for such language, wide-coverage knowledge of synonyms is required. We first acquire knowledge of synonyms from large raw corpus and dictionary definition sentences, and then resolve coreference relations based on the knowledge. Furthermore, to boost the performance of coreference resolution, we integrate bridging reference resolution system that uses automatically constructed nominal case frames into coreference resolver. We evaluated our approach on news paper article and WEB corpus and confirmed that the performance ofcoreference resolution is improved by using automatically acquired synonyms and bridging reference resolution.
言語処理学会,The Association for Natural Language Processing,東京大学大学院情報理工学系研究科,日本学術振興会特別研究員 DC,京都大学大学院情報学研究科,Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo,Research Fellow of the Japan Society for the Promotion of Science,Graduateの論文
2008-10-10

自動獲得した名詞関係辞書に基づく共参照解析の高度化

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