パラレルコーパスから自動獲得した用例に基づく語義曖昧性解消
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概要
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本論文では,日本語学習者向けの読解支援システムで用いることを前提とし,精度を重視した用例に基づく語義曖昧性解消(WSD)手法について述べる.提案手法では,コロケーションと統語的関係の2つの観点から文の類似度を測り,辞書中の用例の中から最も似ていてかつ類似度が十分高い用例の語義を選択する.再現率を向上させるため,用例に基づくWSD手法はNaive Bayesモデルと組み合わせて用いる.また,パラレルコーパスから語義ごとに例文を獲得し,用例データベースを拡張することでWSDの性能を向上させる.実験の結果,コーパスから自動獲得された例文の正解率は85%であった.また,提案手法のWSDの正解率は65%であり,ベースラインから7%の改善が見られた.
- 2012-07-19
著者
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