最小汎化とオッカムの原理を用いた動詞格フレーム学習
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概要
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動詞の格フレームは日本語処理における最も基本的な情報でありその自動獲得が望まれる.本稿では構文解析された文をシソーラスを用いて汎化することによって動詞の表層格フレームを学習する手法を提案する.我々の手法では計算量の組合せ的爆発を避けるために,ボトムアップカバリング法によるサーチを行なう.まず事例の汎化によって格フレームの候補列を生成し,続いてそれらがどの程度事例の表現を圧縮するかを基準として候補列から最適な格フレーム選択する.この動作を繰り返すことで動詞の複数の意味に対応する格フレームの学習が可能となる.本手法を新聞記事コーパスから抽出した11の代表的多義動詞に適用し人手で作成された格フレーム辞書と比較した結果その有効性が確認された.
- 1995-07-20
著者
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