帰納的学習を用いた構文解析手法の旅行用英会話文における性能評価
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概要
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自然言語処理における構文解析手法に, 固定された文法規則を用いるものと用例から得られたデータを用いるものがある.これらの手法における問題点として, 前者は対象に依存した言語現象への対処が困難である, 後者はデータ量が膨大になる, ということが挙げられる.そこで, 実例から帰納的学習を用いて構文解析ルールを獲得し, 得られた解析ルールを適用した構文解析を行うことにより, 上記の問題を解消することを目指した手法を提案した.本手法の利点としては, 会話文や対話文などの非文法的で省略の多い文にも対処でき、学習アルゴリズムは言語に依存していないので, 学習データさえあれば同一のアルゴリズム(帰納的学習)でどのような言語にも適用できるということがある.本稿では, 上述の手法に基づいたシステムについての概要を述べ, 旅行用英会話文の英文と日本文を用いた実験を行い, 本手法の言語非依存性について検討する.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2001-09-10
著者
-
荒木 健治
北海道大学情報科学研究科
-
正富 欣之
北海道大学大学院地球環境科学研究院
-
栃内 香次
北海道大学大学院工学研究科電子情報工学専攻
-
荒木 健治
北海道大学大学院情報科学研究科
-
正富 欣之
北海道大学大学院工学研究科
-
荒木 健治
北海道大学大学院工学研究科
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