分布類似度とWikipediaから獲得した構造情報を利用した上位下位関係獲得
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概要
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質問応答などの自然言語処理アプリケーションが実用レベルに至るには,計算機で扱うことのできる,世界についての膨大な知識を構築する必要がある.本論文では,そのような知識の筆頭といえる,「サッカー選手/長友佑都」などの語句間の上位下位関係を自動獲得する手法を提案する.提案手法は,Wikipediaから獲得した上位下位関係と,Webテキストから獲得した語句間類似度情報を併用することで,網羅的かつ高精度に上位下位関係を獲得する.評価実験では,提案手法の適合率が,複数のベースライン手法の適合率に比べて,スコア上位10,000ペアでは0.155から0.650の差で,スコア上位100,000ペアでは0.190から0.500の差で上回ることを確認した.また,提案手法の獲得結果の中には,広く用いられている語彙統語パターンによる手法では獲得できない上位下位関係が多く含まれていることを確認した.
- 2011-12-15
著者
-
山田 一郎
NHK放送技術研究所
-
山田 一郎
独立行政法人情報通信研究機構
-
湯山 一郎
NHK放送技術研究所
-
山田 一郎
NHK 放送技術研究所
-
村田 真樹
独立行政法人情報通信研究機構
-
橋本 力
情報通信研究機構
-
黒田 航
京都工芸繊維大学|早稲田大学総合研究機構
-
村田 真樹
鳥取大学
-
風間 淳一
情報通信研究機構
-
村田 真樹
独立行政法人情報通信研究機構 知識創成コミュニケーション研究センター
-
村田 真樹
独立行政法人通信総合研究所:けいはんな情報通信融合研究センター
-
隅田 飛鳥
株式会社KDDI研究所
-
村田 真樹
鳥取大学大学院工学研究科
-
鳥澤 健太郎
独立行政法人情報通信研究機構
-
村田 真樹
通信総合研究所
-
フランシス ボンド
南洋理工第学
-
山田 一郎
Nhk名古屋放送局
-
黒田 航
京都大学
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