統計的尺度を用いた"比喩らしさ"の検出
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概要
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本論文では, 計算機による比喩理解のために, 二種類の統計的尺度を用いた"比喩らしさ(比喩性)"の検出手法を提案する.まず, 概念の典型性の落差を示すdisparityと, 組合せる単語の意外さを示すnoveltyという尺度を定義する.次に, 両尺度の計算手法と比喩らしさ検出に用いる知識ベースの構築について述べる.比喩らしさ検出のために用いる知識ベースは, コーパス中の共起関係(名詞-形容詞/形容動詞, 名詞-名詞)を利用して自動構築した.また, 実験では, 新聞記事や文献から人手で取り出した名詞ペア50組を用い, 二つの統計的尺度を組み合わせて比喩らしさの検出を行った.実験の結果, novelty優先の組合わせ時に再現率, 適合率とも80%を越える検出精度を得た.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-11-27
著者
-
桝井 文人
北見工業大学情報システム工学科
-
田添 丈博
鈴鹿工業高等専門学校電子情報工学科
-
桝井 文人
三重大学工学部情報工学科
-
椎野 努
三重大学工学部
-
福本 淳一
立命館大学情報理工学部メディア情報学科
-
桝井 文人
三重大学工学部
-
福本 淳一
立命館大情報理工学部
-
椎野 努
愛知工業大学・工学部
-
椎野 努
三重大学工学部情報工学部
-
椎野 努
三重大学大学院工学研究科情報工学専攻
-
田添 丈博
三重大学工学部情報工学科
-
福本 淳一
立命館大学 情報理工学部 メディア情報学科
-
福本 淳一
立命館大学理工学部情報学科
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