実例からの帰納的学習を用いた構文解析手法

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概要

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自然言語処理における構文解析手法に、固定された文法規則を用いるものと用例から得られたデータを用いるものがある。これらの手法における問題点として、前者は対象に依存した言語現象への対処が困難である、後者はデータ量が膨大になる、ということが挙げられる。そこで、実例から帰納的学習を用いて構文解析規則を獲得し、得られた解析規則を適用した構文解析を行うことにより、上記の問題を解消することを目指した手法を提案する。本手法の利点としては、学習アルゴリズムは言語に依存していないので、学習データさえあれば同一のアルゴリズム(帰納的学習)でどのような言語にも適用できるということがある。すなわち, 多言語対応構文解析手法としての能力を有するものと考えられる。本稿では、上述の手法に基づいたシステムについての概要を述べる。また、日本語文5, 000文を用いた実験を行い、その結果について考察し、本手法の有効性について検討する。
社団法人電子情報通信学会の論文
2000-03-16

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