大域的な情報を用いた未知語の品詞推定(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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本稿では,局所的な情報と大域的な情報を用いて未知語の品詞推定を行う手法を提案する.多くの従来手法において,未知語の品詞は局所的な情報(未知語の前後数単語内,あるいは未知語が含まれる文内の情報等)のみを用いて推定されるが,大域的な情報(同じ語形を持つ未知語が文書中の別の場所でどのような品詞として使われているかという情報)は未知語の品詞推定を行ううえでしばしば有用な手がかりとなる.局所的な情報だけではなく大域的な情報も利用して未知語の品詞を推定するために,文書中に出現する同じ語形を持つすべての未知語の品詞を同時に考慮した確率モデルを提案し,ギブスサンプリングを用いて解析を行う.また提案手法において,品詞情報が付与されていないようなラベルなしデータを利用する方法も検討する.複数のコーパスを使用して実験を行った結果,提案手法を用いることにより,特に中国語と日本語において高い精度で未知語の品詞を推定できることを確認した.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2008-03-15
著者
-
松本 裕治
奈良先端科学技術大学院大学
-
中川 哲治
沖電気工業株式会社研究開発本部情報サービスシステムラボラトリ
-
中川 哲治
沖電気工業株式会社ユビキタスサービスプラットフォームカンパニー:(現)情報通信研究機構知識創成コミュニケーション研究センター
-
中川 哲治
沖電気工業株式会社
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