帰納的学習を用いた単語分割手法の日本語・中国語・韓国語に対する有効性
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概要
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インターネットの普及に伴い, 様々な言語のテキスト情報が急増している.従って情報検索, 機械翻訳などの言語処理技術が多言語に対処できることが望まれる.これらの言語処理技術はすべて単語を基本単位として行われているため単語の間にスペースを入れる習慣のない言語ではまず文を単語に分割する必要がある.そこで, 我々はこのような言語を対象とする単語分割手法を提案し, その有効性を既に確認した.本手法では帰納的学習を用いて文字列の共通部分, 差異部分を再帰的に抽出し, 単語として最も確からしいものを単語とし, 文を単語に分割する.本稿では異なる言語を用いた実験結果から本手法の多言語に対する有効性を確認する.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2001-11-20
著者
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