語彙と文脈情報を用いた反義の詳細クラス分類
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概要
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本稿では,語彙と文脈情報を用いて反義関係にある単語を詳細クラスに分類する手法を提案する.反対の意味を表す反義関係は言語学的に複雑であり,観点によりいくつかの詳細クラスに分類される.本稿では,言い換え獲得や含意認識など言語処理アプリケーションを指向し,反義関係を 「属性の違いを表す反義 (美しい vs. 醜い)」,「時間的経過を表す反義 (入学 vs. 卒業)」,「同じ出来事の視点の違いを表す反義 (買う vs. 売る)」 という 3 種類に分類する方法を提案し,計算機による自動分類を行う.実験の結果,複合語の作りやすさ,接頭辞,反義単語の共起情報,格構造などを用いることによって,約 86% の精度で反義関係を詳細クラスに分類することが可能となった.
- 2013-07-11
著者
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黒橋 禎夫
情報通信研究機構
-
柴田 知秀
京都大学
-
黒橋 禎夫
京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻
-
柴田 知秀
京都大学大学院情報学研究科
-
齋藤 邦子
NTTサイバースペース研究所
-
松尾 義博
日本電信電話株式会社NTTサイバースペース研究所
-
松尾 義博
Ntt サイバースペース研究所 日本電信電話株式会社
-
黒橋 禎夫
京都大学大学院情報学研究科
-
齋藤 邦子
日本電信電話株式会社 Nttサイバースペース研究所
-
泉 朋子
日本電信電話株式会社NTTメディアインテリジェンス研究所
-
松尾 義博
日本電信電話株式会社NTTメディアインテリジェンス研究所
-
泉 朋子
日本電信電話株式会社NTTメディアインテリジェンス研究所|京都大学大学院情報学研究科
-
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
-
泉 朋子
日本電信電話株式会社 NTTメディアインテリジェンス研究所
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