文脈木を利用した形態素解析
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概要
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本稿では文脈木を利用した形態素解析手法を提案する。文脈木はデータ圧縮の一手法である算術符号において、次に現われる記号の出現確率を正確に評価するために導入されたものである。我々が日本語の形態素解析に文脈木を利用するのは以下の2つの理由からである。(1)文脈木を利用することで確率の予測に最適な長さの文脈(過去の系列) を選択することが可能となり、少数のパラメータで良い範囲の接続を記述出来る。これは情報量が異なる複数の文字種を持つ日本語の形態素解析に特に有効な特徴である。(2)文脈木を利用することで、ある品詞の中で特殊な振舞いをする単語を自動的に見つけ出すことが可能となる。これらの単語を別の形態素として分離することで、適切に語彙化された接続規則を自動的に生成出来る。
- 1996-03-14
著者
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