帰納学習アルゴリズムと階層型クラスタリング手法を用いた概念シソーラスの自動構築及び更新

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概要

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概念シソーラスの構築は、機械翻訳、テキスト検索等自然言語処理システムにおいて重要なタスクである。本稿では、与えられた事例集合から、機械翻訳システム向け翻訳ルールの学習と概念シソーラスの構築とを同時に行なう手法を提案する。概念シソーラスの構築では、既存のシソーラスを利用しない場合/更新する場合の2つの手法を提案する。利用しない場合は、まず、帰納学習アルゴリズムの適用により翻訳ルールの学習を行なう。次に学習されたルールからカテゴリー間類似度行列を作成し,クラスタリング手法の適用により,シソーラスを構築する。シソーラスを更新する場合は、既存シソーラスを一旦カテゴリー間類似度行列に変換することにより,シソーラスを利用しない場合と同様の手法が適用できる。実験結果により,本手法で構築されたシソーラスが、機械翻訳タスクにおいて有用であることが確認された。
一般社団法人情報処理学会の論文
1995-09-14

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