述語項構造の共起情報と格フレームを用いた事態間知識の自動獲得
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概要
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本論文では述語項構造の共起情報と格フレームを用いることにより,大規模コーパスから事態間知識を獲得する手法について述べる.述語項構造の共起情報はアソシエーション分析を用いて効率的に計算し,述語に対する項の必須性の判断を行なう.そして,格フレームを用いて項のアライメントをとる.16 億文からなる Web コーパスを用いて実験を行なったところ,事態ペアの獲得精度が 96%,項のアライメント精度が 79.1%であり,獲得された事態ペアの数は約 2 万となった.
- 2011-09-09
著者
-
黒橋 禎夫
情報通信研究機構
-
柴田 知秀
京都大学
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黒橋 禎夫
京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻
-
黒橋 禎夫
情報通信研究機構|京都大学
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黒橋 禎夫
京都大学
-
柴田 知秀
京都大学大学院情報学研究科|独立行政法人科学技術振興機構, CREST
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