統合的確率モデルを用いた日本語文解析
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概要
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我々は構文的優先度, 語彙的従属関係を同時に取り扱う統合的確率言語モデルを提案している. このモデルの特長は構文的優先度と語彙的従属関係を互いに独立に取り扱う点にある. これにより, 両者を独立に学習することができるだけでなく, 両者がそれぞれ曖昧性解消にどれだけ有効に作用するのかを容易に評価できる. 本稿では, このモデルを用いて日本語文の係り受け解析実験を行った結果について報告し, 構文的優先度, 語彙的従属関係のそれぞれが文節の係り先の正解率の向上に大きく貢献することを示す. また, 解析に失敗した原因について調査を行い, その主な要因と本稿で提案するモデルにおける対処法について論ずる.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1997-11-20
著者
-
徳永 健伸
東京工業大学大学院情報理工科学研究科
-
田中 穂積
東京工業大学
-
白井 清昭
東京工業大学大学院情報理工学研究科
-
白井 清昭
北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
徳永 健伸
東京工業大学
-
乾 健太郎
東京工業大学大学院情報理工学研究科
-
白井 清昭
北陸先端科学技術大学院大学
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