大規模テキストコーパスを用いた語の類似度計算に関する考察(自然言語,<特集>新しいパラダイムの中での分散システム/インターネット運用・管理)
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概要
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本論文では,タグなしテキストから類語関係を抽出するタスクを例にとり,自然言語処理における大規模コーパスの適用について考察する.近年ではウェブに代表される大規模なテキスト集合が利用可能となり,単純な手法でもコーパス規模が十分に大きければ,潜在的意味解析法(LSA)などの従来手法と比較しうる高い性能が得られるとの報告もある.そこで論文中では,まず,大規模コーパスを用いた語の類似度計算における問題点を実際のデータに基づき調べる.次に,広範囲の語と共起する語が類似度計算におけるノイズとなるという前提のもと,ノイズ低減のためフィルタリング法,サンプリング法の2つの方法を提案する.また,評価のための類語抽出タスクを設計し,新聞記事およびウェブ文書コレクションの2つのコーパスを用いて,提案手法による性能改善を確認する.
- 2008-03-15
著者
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