単語の意味関係を抽出する統計モデル選択についての考察 : ベイズ統計に基づく単語の意味関係抽出(抽出, マイニング)(言語理解とコミュニケーション)
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概要
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本稿の目的は、文書集合から抽出できる単語間の意味関係とそれに必要な統計モデルの対応を明らかにすることにある。既に、文書集合から抽出できる単語間の意味関係を取り扱う統計モデルはいくつか提案されてきたが、それらの統計モデルとそれらを適用することで抽出できる単語の意味関係、及び、単語間の意味の具体的な関係は論じられてこなかった。そこで、本稿では抽出可能な単語間の意味関係を具体、抽象、同概念、類義語の四つに分類し、これらの意味関係にある単語を抽出するのに最適な統計モデルの提案を行う。提案は、単語の重み付けの導入、ベイズ統計に基づいた統計モデルの二点について行う。更に、提案手法をニュース記事の文書集合を適用した結果、文書集合から抽出される単語間の意味関係と統計モデルの対応を比較することで、目的にあった単語の意味関係を抽出できることを実験によって確認した。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-10-31
著者
-
水野 修
Ntt情報流通プラットフォーム研究所
-
鈴木 英明
NTT情報流通プラットフォーム研究所
-
川前 徳章
NTT情報流通プラットフォーム研究所
-
川前 徳章
日本電信電話株式会社ntt情報流通プラットフォーム研究所
-
川前 徳章
Ntt 情報流通プラットフォーム研
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