日本語書き言葉を対象とした参照表現の自動省略-人間と機械処理の省略傾向の比較-

概要

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本稿では,日本語書き言葉を対象とした参照表現の自動生成課題,特に参照表現を省略するか否かを分類する問題を対象に,既存研究で利用されている談話的特徴を考慮した自動分類モデルを提案する.このモデルの性能を調査するために新聞記事にアノテーションされた結果を正解として評価を行い,提案モデルがセンタリング理論 [4] に基づくヒューリスティックな手法と比較して有効であることを示す.提案モデルは,元の新聞記事の省略箇所を正解として F 値で 0.550 の分類性能で省略する場合を同定できた.評価用データとして利用する新聞記事コーパスにアノテーションされた共参照・ゼロ照応関係は新聞固有の省略や言い回しのため,必ずしも人間の直感的な判断とは一致しない.そこで,3 人の専門家に新聞記事 50 記事中の参照表現を対象に省略すべきか否かを判断させ,その結果を正解として再評価を行った.この結果,人間の判断が一致する箇所のみを対象に評価した結果,50 記事全体を対象に分類した結果を上回る結果を得た.また,人間が一致した結果を分析し,省略生成の問題に関する今後の課題についても議論する.
一般社団法人情報処理学会の論文
2012-05-03