統計的日本語固有表現抽出における固有表現まとめ上げ手法とその評価

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概要

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本論文では, 統計的手法に基づく日本語固有表現のまとめ上げの問題に対して, 性能を大きく左右する四つの要因, i)固有表現のまとめ上げ状態の表現法, ii)現在位置の周囲の形態素を何個まで考慮するか, iii)個々の形態素の素性, iv)統計的学習法, について, これまで日本語固有表現のまとめ上げにおいてはその有効性が確認されていない幾つかの方式を実験的に評価し, その得失について報告する.特に, ii)について, 現在位置の形態素が, いくつの形態素から構成される固有表現の一部であるかを考慮して学習を行なう可変長モデルを新たに提案する.実験の結果, 先行研究で用いられた固定長モデルの性能を大きく上回る結果が得られ, 可変長モデルの有効性が確認できた.
2000-09-21

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