分割と統合による新聞社説の連接構造解析

概要

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本研究では, 分割と統合による文章解析手法を拡張し, 解析率の向上を図る。近年のインターネットや電子媒体の発達により大量の電子化された文書があふれてきており, これらを自動的に処理する手法の必要性が増している。文章の構造化は文章理解, 要約等の処理の前提となる過程であるが, 大量の文書を高速に処理するためには, なるべく深い意味解析に立ち入らない「表層的」な処理により行なうことが求められる。文末表現から文章構造を組み立てる手法, 表層的な表現から構造化する手法もいくつか提案されているが, 大域的構造, 局所的構造, 両者ともに良好に解析する手法は少ない。我々は, トップダウン的解析(分割)とボトムアップ的解析(統合)の双方の利点を生かし, 文章の木構造を根から葉, 葉から根へと同時に生成してゆく文章解析手法を提案した。しかし, この手法において分割のパラメータである「名詞の連鎖情報」の重みがあまり反映されてなかった。そこで本研究では, 情報検索の分野で用いられるtf.idf 法を用いて重要語を抽出, その重要語の連鎖情報を利用するように分割部を拡張し, 新聞社説への応用により評価する。
一般社団法人情報処理学会の論文
1997-09-24