純粋な逐次処理による構文解析での探索候補数の削減(構文解析・機械翻訳)
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概要
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人間の言語処理についての心理学的な研究から、自然言語処理の研究で使われる多くのパーザと比べて、より解析時の構文候補数の少ない処理が可能なはずではないかと考えられる。自然言語処理の構文解析における研究は、より詳細な情報を導入する方向で進んできたが、本稿では、十分な情報を含んでいると仮定できる大規模解析済みコーパスから、情報を選択的に削減してゆくアプローチをとる。その上で、心理学的な知見から制約条件を導入し、逐次処理構文解析での候補分岐数を指標として情報を選択する手法と、実験計画を提案する。解析精度よりも直接的な計測が可能な指標を用いることで、情報の選択と指標との関係の分析が容易になることが期待できる。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2006-09-12
著者
-
辻井 潤一
東京大学情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻
-
宮尾 祐介
東京大学情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻
-
辻井 潤一
京都大学工学部電気工学第2教室
-
辻井 潤一
東京大学大学院情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻
-
辻井 潤一
京都大学
-
辻井 潤一
東京大学理学部情報科学科
-
辻井 潤一
東京大学
-
狩野 芳伸
東京大学情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻
-
辻井 潤一
Crest Japan Science And Technology Corporation:graduate School Of Information Science And Technology
-
辻井 潤一
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
辻井 潤一
東京大学大学院情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻|マンチェスター大学情報学研究科|英国国立テキストマニングセンター
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