意味分類番号を用いた主語・述語の整合度の計算方法

概要

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筆者らは、放送ニュースを対象にした日英機械翻訳の前処理として、長文の自動短文分割と、分割に伴って主語の無くなった文に対する主語の補完を行っている。主語を補完するには、主語候補となる名詞と補完対象の動詞(形容詞、形容動詞、述語名詞を含む)の間の意味的な整合度が重要な情報であり、我々のシステムでは、「が」格関係の係り受けデータを利用して、整合度を計算している。実際には、係り受けを構成する名詞と動詞の双方に意味分類番号を付与し、この分類番号を用いて、整合度を算出している。ここでは、同一の分類番号に属する語としては、その係り受けの性質が類似していると仮定している。分類番号の付与は形態素解析と分類番号辞書を用いて、自動的に行っているので、多義性が問題になる。つまり、現在は、分類番号が複数付与された語を含むデータに対して、その番号が均等に出現したと仮定して、データの度数を案分した案分データ(後述)を利用しているが、本来は、多義性を解消して、そのデータの意味に合った番号のみが出現したとするべきである。本論文では、分類番号の出現度数に基づいて、多義性を解消する2つの方法を提案し、その性能の比較評価実験について述べる。
1993-09-27

意味分類番号を用いた主語・述語の整合度の計算方法

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