意味コード付き対訳データからの訳し分け情報の自動学習
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概要
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著者は,動詞の表層格フレームを決定木の形式で表現すること(以下,格フレーム木と略す),これを対訳データから自動学習させることの2点を提案している.また,この方針に従って,格フレーム木を英日の対訳データから自動獲得する研究を行っている.この格フレーム木は英語の動詞の日本語訳語を選択することを目的とする.前回の報告では,対訳データの作成,語形を利用した格フレーム木の獲得実験を報告した.この結果,格フレーム木には,訳し分けに必要な詳細な情報が学習されていること,学習データ上での訳語選択は高い精度で可能なことを報告した.ただし,語形を利用したため未知データでの性能が高くないことが予想された.そこで今回は,この点を改善するために,語形の代わりに意味コードを用いて実験を行ったのでその結果を報告する.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1994-09-20
著者
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