共起パターンの学習による事態間関係知識の獲得
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概要
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大規模コーパスから事態表現間の意味的関係の知識の獲得を目的として，実体間関係獲得手法として提案された Espresso を事態間関係に適用できるように拡張した．この拡張は主に 2 つの点からなり，(1) 知識獲得のために事態表現を定義し，(2) 事態間関係に適合するように共起パターンのテンプレートを拡張した．日本語 Web コーパスを用いて実験したところ，(a) 事態間関係獲得に有用な共起パターンが多数存在し，パターンの学習が有効であることがわかった．また行為―効果関係については 5 億文 Web コーパスから少なくとも 5,000 種類の事態対を約 66% の精度で獲得することができた．
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