最大エントロピー法による下位範疇化の確率モデル学習および統語的曖昧性解消による評価
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概要
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本論文では,統語解析における解析結果の優先付けを目的として,動詞と格要素の共起データから.動詞の下位範疇化の確率モデルを学習する手法を提案する.特に,格の依存関係・格要素の名詞の汎化レベルの曖昧性を統合的に取り扱う.確率モデル学習の手法としては.最大エントロピー法を採用し,格の依存関係および格要素の汎化レベルという二つの異なる情報を素性によって表現し,確率モデルに組み込む.また,格の依存関係に応じて,いくつかの確率モデルのタイプを提案し,EDR日本語共起辞書を用いた確率モデル学習の実験,および下位範疇化タスクにおける性能測定を通して,これらのモデルの性能を実験的に比較・検討する.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1997-05-26
著者
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