技術文書からの用語知識の自動獲得方式の検討(セッション2:情報のラベリングと知識の獲得,学生チャレンジ特集)
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概要
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用語の意味分類は、情報検索、テキストマイニング、業務依存の文書チエック/ガイダンスなどの自然言語処理の応用システムにおける重要な知識源である。本稿では、新聞記事等を中心に検証されてきた単語共起分布に基づく意味分類推定方式を、約1.5万文規模のFA(Factory Automation)の設計仕様書に適用した実験結果を報告する。実験の結果、部品名や装置名のような体言的意味分類では、共起関係として「係り受け先」と「文節内の後方」が有効であり、作用や現象のような用言的な意味分類では、「係り受け元」が有効であることを確認した。属性は、両者の間の性質をもつが、特性,材質,状態など種々の用語を含むため、抽出が難しかった。また、「係り受け共起における表層格の区別の有無の効果」、「文節内共起の前方・後方の区別の有無の効果」、および、「複数種別の共起関係を併用した方式」についても考察した。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2007-03-27
著者
-
今村 誠
三菱電機(株)情報技術総合研究所
-
高山 泰博
三菱電機(株)情報技術総合研究所
-
三上 崇志
三菱電機株式会社情報技術総合研究所
-
高山 泰博
三菱電機株式会社情報技術総合研究所
-
岡田 康裕
三菱電機インフォメーションシステムズ(株)
-
岡田 康裕
三菱電機(株)情報技術総合研究所
-
三上 崇志
三菱電機株式会社情報技術総合研究所音声言語処理技術部
-
三上 崇志
三菱電機(株)情報技術総合研究所 音声・言語処理技術部
-
今村 誠
三菱電機(株)
-
今村 誠
(株)三菱電機
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