類似語のクラスタリングによるデータ希薄性の解消
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概要
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希薄なデータ問題は統計的な言語処理における難題の一つである。本稿は二つの手法を提案してこの問題を対処する。本稿はまず、相互情報量の類似性と単語間類似性を関連性から、文脈的語彙類似性の尺度を定義する。次に、t-scoreは信頼性をはかる尺度として、シソーラスから信頼性の高いクラスを選ぶ手法を提案する。この二つの手法を統計的な曖昧性解消に用いて実験を行い、その有効性を実証した。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2000-01-27
著者
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古郡 廷治
電気通信大学情報工学科
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東 孝博
獨協大学外国語学部言語文化学科
-
呉 浩東
獨協大学外国語学部言語文化学科
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松丸 壽雄
獨協大学外国語学部言語文化学科
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呉 浩東
獨協大学外国語学部
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古郡 廷治
電気通信大学 電気通信学研究科 情報工学専攻
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