ブログ記事を用いた複数話題語間の動作関係抽出手法(データマイニング,<特集>データ工学論文)

概要

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本研究では,関連する二つの話題語を手掛りとして,動作主,動作対象,動作を記述する動作関係を抽出する手法を提案する.ここでいう話題語とは,最新のブログ記事中で特徴的に出現する固有名詞のことで,アルゴリズムによって自動的に抽出される.我々は,関連する話題語間の関係を提示すれば,ユーザがより的確に話題の内容を理解できると考える.提案手法では,二つの話題語のAND検索によって取得したブログ記事から,係り受け解析を用いてキーワードに付属する格助詞とそれに伴う述語を取得し,それらを用いて関係を記述する.しかし,日本語ではしばしば格要素の省略が行われるため,一文に対してのみにこの方法を適用することでは適切な動作関係を抽出できないことが予想される.提案手法では,ブログ記事から選択された大量の文を対象に係り受け解析を行い,〈格要素,格助詞,述語〉の組を抽出する.これらの抽出された組の中から,同じ述語をもつものを重ね合わせることで省略語の補完を行い,動作関係の抽出を試みる.評価実験により,一文における解析に比べ,高い精度でより多くの適切な関係を抽出することが確認できた.
社団法人電子情報通信学会の論文
2008-03-01