日本語固有表現抽出における文節情報の利用(抽出・言語獲得)
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概要
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日本語固有表現抽出処理は,形態素解析などを用いて入力文を適当な解析単位(トークン)に分割し,対象となるトークンの前後2トークン程度の文脈長の品詞情報などを用いて固有表現部分のチャンキングを行うことが一般的である.しかしながら文脈長を固定してしまうと,固有表現の構成要素数が多い場合には十分な素性がチャンカーに与えられず,解析誤りが起こりやすくなる.そこで,本稿では文節区切りを行い,文節内の情報を素性としてチャンカーに与えることを提案する.提案手法では各文節の長さに応じて素性展開を行うため,文脈長を固定したモデルでは用いることのできなかった情報をチャンキングに利用することができる. CRL固有表現データを用いた評価実験(5-fold-cross-validation)の結果,F値約0.89という結果が得られ,提案手法の有効性を確認できた.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2003-07-25
著者
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