帰納的学習を用いた単語分割手法の多言語に対しての汎用性の評価
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概要
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我々は特定の言語に依存しない単語分割手法の開発を目指し,帰納的学習を用いた単語分割手法を提案している.本手法においては文書中に重複して出現する文字列の共通部分および差異部分を再帰的に抽出し,単語として確実性の高いものから順に用いて文を単語に分割する.よって本手法では辞書,分割ルールなどを予め用意する必要がなく,入力文中の未知語を推測して辞書を自動的に生成し,更に分割結果を校正した情報を用いることにより文書を単語に分割する能力が向上する.実験により本手法は日本語,中国語に対しての有効性を既にそれぞれ確認された.本稿では,同一アルゴリズムを用いて異なる言語の実験結果により本手法の多言語への汎用性の確認を行う.
- 2001-03-16
著者
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