単語属性N-gramと統計的機械学習による質問タイプ同定(自然言語)(<特集>「インタラクション:理論,技術,応用,評価」)
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概要
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質問タイプ同定とは,自然文で与えられた質問文の意図を同定する技術である.この技術は,ユーザからの要求意図を正しく理解するために必須であり,質問応答,対話,情報検索/抽出等関連する様々なアプリケーションに広く適用可能である.精度の良い質問タイプ同定を実現するためには,質問文中の多種多様な言語表現から質問タイプ同定に有効な特徴を抽出することと,抽出された様々な特徴から最適な質問タイプ同定器を構築することが必要となる.本論文では,質問タイプ同定のための特徴を単語属性N-gramにより抽出する手法を提案し,この単語属性N-gramと機械学習手法Support Vector Machine(SVM)とを組み合わせた質問タイプ同定手法を扱案する.質問文10,000t問を用いた評価実験により既存手法との比較を行い,提案手法の有効性を実証した.さらに,単語属性N-gramにより抽出された素性を解析した結果についても報告する.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2003-11-15
著者
-
鈴木 潤
日本電信電話株式会社 Nttコミュニケーション科学基礎研究所
-
佐々木 裕
The University Of Manchester
-
前田 英作
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所人間情報研究部
-
佐々木 裕
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
鈴木 潤
日本電信電話株式会社 Ntt コミュニケーション科学基礎研究所
-
佐々木 裕
Ntt情報通信網研究所
-
前田 英作
NTTヒューマンインタフェース研究所
-
前田 英作
日本電信電話(株)コミュニケーション科学基礎研究所
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