辞書定義文を用いた低頻度語のための語義曖昧性解消モデルの学習(多義性解消)(言語理解とコミュニケーション)
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概要
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近年, 教師ありの機械学習が語義曖昧性解消の手法として主流となっている. しかし, 教師あり学習では, コーパスにあまり出現しない単語については語義曖昧性を解消するモデルを学習することができないことが問題となる。本研究は, 辞書定義文から語義の上位概念を抽出し, これを予測する確率モデルを学習することにより, 低頻度語の語義の曖昧性を解消する手法を提案する. 上位概念は複数の語義で共有されるため, 語義そのものを予測する確率モデルを学習するときと比べて訓練データを増やす効果が得られる. 評価実験の結果, 低頻度語についてはベースラインと比べて再現率が大きく向上することを確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-10-31
著者
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白井 清昭
北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科
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白井 清昭
北陸先端科学技術大学院大学
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八木 恒和
北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科
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八木 恒和
北陸先端科学技術大学院大学 情報科学研究科
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