決定木を用いた日本語ゼロ代名詞補完

概要

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日本語対話文におけるゼロ代名詞補完について述べる。主語や目的語などの表示が義務的でない日本語の処理においては, ゼロ代名詞と呼ばれるこれら省略要素(非明示要素)を補う処理が重要である。特に, 日本語から英語/ドイツ語などへの翻訳の際には, 補完処理は必須となる。多くの言語情報を利用したゼロ代名詞補完の研究としては, 村田ら[村田97]や江原ら[江原96]の研究などがある。[村田97]はヒューリスティックスによって各言語現象に得点を付与し, それらの合計によって最尤のゼロ代名詞を推定しているが, 得点の調整には困難を伴うと予想される。また[江原96]は経験的に8項目の特徴パラメータを設定して, 確率モテルによって主語補完を行なっている。本稿では, ゼロ代名詞の正解付きコーパスから言語現象と補完すべきゼロ代名詞の関係を帰納的に機械学習し, これによって補完することを提案する。コーパスから獲得した知識は決定木(decision tree)によって表現する。これにより, 多数の言語現象と補完するゼロ代名詞の関係が自動的に決定する。本稿では特に, ゼロ代名詞のうち主語に関する補完について述べる。
一般社団法人情報処理学会の論文
1997-09-24