依存構造を用いた中国語事象の時間関係のタグ付きコーパスの構築(学生セッション I)
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概要
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本稿では中国語新聞記事に事象間の時間関係のタグ付け作業を説明するガイドラインを示す。本研究の目的は機械学習で事象間の時間関係を自動的に解析するため、事象間の時間関係のタグ付きゴーパスを構築することである。文章の全ての事象の組合せを考慮する解析は非効率であるため、依存構造の導入によって、内容の理解に重要な事象間時間関係を同定する手法を提案する。本手法の有効性を図るため、本稿では小規模コーパスを人手で構築し、本手法の有効性を検証した。依存構造の導入により、事象間の可能な時間関係が約49%再現でき、コーパス構築するための作業量が減少できることが判明した。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2007-05-24
著者
-
松本 裕治
奈良先端科学技術大学院大学
-
浅原 正幸
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
浅原 正幸
奈良先端科学技術大学院大学
-
鄭 育昌
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
CHENG Yuchang
Graduate School of Information Science Nara Institute of Science and Technology
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