不具合事例文からの製品・部品を示す語の抽出 : 語の実体性による分類(自然言語処理,<特集>学生論文)

概要

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製品開発における不具合情報の活用のためには開発中の工業製品に関連する情報を抽出して提示する必要があるが,工業製品に関する不具合事例文等から製品やその部品に関する情報を抽出する情報抽出技術の研究はこれまで行われてこなかった.不具合情報の活用のために必要な技術として,本研究では,ある語が製品や部品を示す程度である実体性の判別に基づき,不具合事例文から製品やその部品を示す語を抽出する手法を提案する.実体性の有無の判別を行う2値分類を実施するため,実体性判別の対象となる語白身の特徴,統語的パターンの特徴並びにシソーラスを利用する.また,判別性能を向上する方法として,判別の対象となる語と同一の語で別の位置に出現するものに対する判別結果に基づく多数決による判別を行う.SVMを利用した2値分類器により提案した手法の有効性を検証する実験を行ったところ,辞書項目との照合による判別手法と比べ,提案する手法の方が性能が高かった.また,多数決による判別によりSVMのみによる判別よりも判別性能が向上した.
2012-03-01