文書内の統計的性質のみを使用した日本語分割(文字とドキュメントの認識・理解)
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概要
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計算機の高速化に伴い,機械翻訳は実用的なものとなった.更に,記憶容量の増加に伴い,単語知識の蓄積量が多くなり,機械による言語理解の精度は向上している.しかし,単語知識は常に更新していかないと新しく生まれた単語に対応できなくなり,言語理解の精度が低くなるという問題を抱えている.また,単語知識や,それの学習に使用するコーパスは,最終的な部分で人手に頼って精度を上げているのが実状である.本研究では,単語知識を使用せずに,文書内の統計的性質のみを使用して日本語分割を行う方法を提案する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-02-12
著者
-
大石 邦夫
東京工科大学工学部電子工学科
-
大石 邦夫
東京工科大学大学院バイオ・情報メディア研究科
-
大石 邦夫
東京工科大学コンピュータサイエンス学部
-
神村 恒
東京工科大学大学院工学研究科
-
大石 邦夫
東京工科大学 コンピュータサイエンス学部
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