帰納的学習による表層文から意味表現への変換規則の自動獲得と適用
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概要
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帰納的学習による表層文から意味表現への変換規則の自動獲得手法を提案する.提案手法では, システムはあらかじめ人手により与えられた表層文と意味表現の対の集合を, 既知の規則の再帰的な適用や部分規則の推定によって一般化することにより, 表層文から意味表現への変換規則を獲得する.規則の選択手法として重み付きリンクを経由する方式を採用している.リンクは規則獲得を通じて, 表層文の一部や単語概念, 意味表現, シソーラスから規則を想起するように構築される.シソーラスは文外の知識としてあいまい性解消のために用いられる.リンクの重みは, 想起した規則の適用の正否に応じて規則獲得過程で自動的に設定される.解析は想起した規則が入力文に対して適用可能であることを検証する形で進むために規則検索時間が短く, また従来の形態素解析, 構文解析, 意味解析にあたる解析は同時に行われるため, 規則数が増加しても高速な解析が可能である.本論文では, 本手法で用いた意味表現の構成, 規則の獲得および適用手法について述べ, 実験システムを構築して行った実験結果から本手法の有効性を示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1998-07-25
著者
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