ニュース記事に出現する用語と説明文の意味関係自動獲得

概要

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本稿では、ニュース記事から用語と用語の説明文、用語と説明文の意味関係を自動獲得し、ニュース用語集を自動作成する手法について述べる。ニュース記事で難しい用語や、新語が扱われる場合は、視聴者が容易に理解できるよう、用語の説明を伴うことが多い。この用語と説明には、様々な意味関係が存在する。そこで、用語の意味属性と、説明に含まれる動詞、助詞、名詞の意味属性などを素性とした最大エントロピー法を利用して、意味関係を分類する手法を提案する。意味関係として、語の意味記述を体系付けたQualia Structureで定義された関係を参考にして、ニュース記事に出現が多い10種類を利用した。実際のニュース記事を使った実験により、1ヶ月間で670組の用語と説明文を抽出し、適合率81.4%、再現率76.0%の精度で意味関係を推定できることを確認した。この意味関係を蓄積した用語集は、対話処理における知識として有用と考えられる。最後に、この用語集を利用した教育用対話システムを紹介する。
2002-11-12