固有名詞の所属国推定における表層情報の利用
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概要
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本稿では,固有名詞の表層情報のみを用いてその属性推定を行うことを目的に,地名および人名の表層情報の特徴の差異について検証,考察を行う.ここで対象とする表層情報は,文字単位,単語単位の長さ情報と,n-gramなどの頻度情報である.地名および人名,さらにこれらを混合した3種類のコーパスを11ヶ国について用意し,これらに対して,表層情報のみに基づくシンプルな所属国推定実験を行った結果,11ヶ国から平均1.6国程度まで出力を絞り込むことに成功し,平均90%の再現率を得た.
- 2011-11-14
著者
-
斎藤 博昭
慶應義塾大学 大学院理工学研究科
-
松原 正樹
慶應義塾大学大学院理工学研究科
-
佐野 智久
慶應義塾大学大学院理工学研究科
-
延澤 志保
東京都市大学
-
斎藤 博昭
慶應義塾大学
-
菊地 弘晶
Department Computer Science Keio University
-
斎藤 博昭
慶應義塾大学理工学研究科計算機科学専攻
-
佐野 智久
慶應義塾大学大学院理工学研究科開放環境科学専攻
-
岡本 紘幸
慶應義塾大学大学院理工学研究科開放環境科学専攻
-
延澤 志保
東京都市大学知識工学部情報科学科
-
岡本 紘幸
慶應義塾大学
-
菊地 弘晶
慶應義塾大学
-
松原 正樹
慶應義塾大学
-
佐野 智久
慶應義塾大学
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