性質継承と概念の再帰的適用に基づくWebからの概念階層抽出

概要

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上位下位関係や部分全体関係といった概念階層は,様々な自然言語処理システムにとって非常に重要な基本的知識である.概念階層の構築が人海戦術的に進められている一方で,Webなどの大規模な文書データベースから自動的に知識抽出する研究も数多く行われている.しかしながら,従来の抽出手法の多くは構文パターンに基づいているため,上位下位関係の厳密な構文パターンを用いると適合率は高いが再現率が非常に低くなり,逆に,曖昧な構文パターンを用いると再現率は高くなるが適合率が非常に低くなってしまうという問題があった.これに対して我々は,上位下位関係の構文パターンに合致する文書頻度とは異なる評価軸として,対象概念から下位概念候補への性質継承の度合いに基づく抽出手法を提案する.さらに,注目している2つの概念間の直接的な関係を評価するだけでなく,これらの周辺にある概念との関係も考慮することによって,提案手法のロバスト性の向上を図る.具体的には,対象概念の上位概念や下位概念候補の同位概念を厳密な構文パターンを用いて高い適合率で抽出したうえで,対象概念の上位概念から下位概念候補への性質継承の度合い,対象概念から下位概念候補の同位概念への性質継承の度合いなども加味する.また,各概念の典型的な性質を抽出する手法においても,各概念と各性質との間の直接的な関係を評価するだけでなく,対象概念の上位概念からの性質継承や対象概念の下位概念集合からの性質集約も考慮することによって改善を図る.
一般社団法人情報処理学会の論文
2008-12-26

性質継承と概念の再帰的適用に基づくWebからの概念階層抽出

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