機能表現を考慮した統計的日本語係り受け解析(解析・対話)
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概要
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本稿では,Support Vector Machine(SVM)を用いたチャンカーYamChaを利用して,日本語機能表現検出器を学習し,その性能評価を行った.機能表現を構成している形態素の数の情報,機能表現中における形態素の位置情報を素性として参照することにより,F値で約94という高精度の検出器を実現できることを示した.また,京都テキストコーパスに対して,機能表現の情報を人手で付与した後,SVMに基づく統計的係り受け解析器CaboChaの学習を行い,その性能を評価した.機能表現を考慮して係り受け関係の学習をすることによって,機能表現を含む文節の係り受け解析の性能が改善することを示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2007-01-26
著者
-
松吉 俊
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
佐藤 理史
名古屋大学大学院工学研究科
-
佐藤 理史
北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
宇津呂 武仁
京大
-
土屋 雅稔
豊橋技術科学大学情報メディア基盤センター
-
宇津呂 武仁
筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
松吉 俊
京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻
-
佐藤 理史
名古屋大 大学院工学研究科
-
佐藤 理史
京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻:科学技術振興事業団さきがけ研究21「情報と知」領域グループ
-
佐藤 理史
京都大学
-
注連 隆夫
京都大学大学院 情報学研究科
-
佐藤 理史
名古屋大学大学院工学研究科電子情報システム専攻
-
宇津呂 武仁
筑波大 大学院システム情報工学研究科
-
注連 隆夫
京都大学大学院情報学研究科
-
土屋 雅稔
豊橋技術科学大学 情報メディア基盤センター
-
佐藤 理史
名古屋大学大学院 工学研究科 電子情報システム専攻
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