多種言語資源から獲得した情報に基づいて自然言語の曖昧性の解消方法に関する研究

基于多种语言资源信息的自然语言消歧方法研究

• 批准号: 12780291
• 负责人: 呉 浩東
• 金额: $ 0.77万
• 依托单位: Dokkyo University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• 财政年份: 2001
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2001 至 2002
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-12780291/
• 关键词: 自然言語処理; 曖昧性解消; コーパス; マルチメディア・コンテンツ; 意味類似性; 共起情報; 言語資源; 文脈; 世界知識

本研究期間に,曖昧性解消のモデルの改良とともに,曖昧性解消モデルの適用範囲を拡張し,インターネット・コーパスを用いて中国語の単語分割における曖昧性の解消研究と,多種類の言語資源から知識を抽出し統合的な英語の曖昧性解消モデルに関する研究と,文脈類似性ベクトルによる類似的な文脈の解析による語彙的曖昧性解消の研究と,様々な曖昧性解消の研究に基づいて,オンライン言語資源から外国語学習・訓練ツールの作成と訓練内容の自動作成,回答の自動分析など自然言語処理の応用研究を行った.研究成果をまとめて下記の学術雑誌で公表している.主な研究成果として,第一に,語彙的曖昧性の解消するために,まず,タグ付きコーパスと機械可読辞書から単語間共起,統語関係,意味類似性,品詞情報,文脈の手がかりなどを抽出し,また,文脈的な類似性を計算する.次に,上記の情報を統合的に利用した曖昧性解消方法をアルゴリズムにし,暖昧的な動詞,名詞,形容詞の解消実験を行い,他の方法より高い性能を得たことと広い適用性を持つことが実証された.第二に,語彙的な曖昧性解消のもうひとつの手法を提案した.当手法は,一つの多義語に対し,コーパスとその文脈を使い各意味の文脈的類似性ベクタルを定義し,さらに,そのベクタルと文脈の間のでいストリビューショラル・マトリックスを計算する.値が一番高い語の意味を正解として選ぶ.本手法を評価するために行った実験の結果,当手法の有効性を実証した.第二に,曖昧性解消の応用のひとつとして,を外国語教育・訓練システムの中に,学習者に間違いしやすい問題の自動生成と回答の分析に非常に有効であり,CAIシステムの作成コストと人力を大幅に低減できることがわかり,その成果を発表している.

に during this study, is ambiguous, null の モ デ ル の improved と と も に, ambiguous, null モ デ ル の applicable van 囲 を company, zhang し, イ ン タ ー ネ ッ ト · コ ー パ ス を with い て Chinese language の 単 word segmentation に お け ambiguity る の dissolution studies と, variety resources の words か ら knowledge を spare し な of integration of English ambiguity の null モ デ ル に masato す と る research, text Similarity of arteries and veins ベ ク ト ル に よ る similar な context の parsing に よ る vocabulary ambiguity of null と の study, others 々 ambiguity な null の に づ was studied い て, オ ン ラ イ ン words resources か ら foreign language learning, training ツ ー ル の と training content の automatically done answer の automatic analysis な ど natural speech 処 Richard の 応 line with research を っ た. Under research を ま と め て の academic 雑 remember tzu で male table し て い る. Main な research と し て, first に, vocabulary ambiguity of の null す る た め に, ま ず, タ グ pay き コ ー パ ス と machinery can 読 dictionaries か ら 単 altogether, between language system masato department, mean similarity, word intelligence, context の hand が か り な ど し を spare, ま た, context な similarities を Calculate する. に, written の intelligence を integration に using し ambiguity た dissolution method を ア ル ゴ リ ズ ム に し, warm hide な verbs, nouns, adjectives の null be 験 を い, の way he よ り high performance を い た こ と と hiroo い applicability を hold つ こ と が card be さ れ た. Second に, vocabulary ambiguity な null の も う ひ と つ の technique proposed を し た. When は approach, a つ の polysemy language に し, seaborne コ ー パ ス と そ の context make を い each means の context similarity ベ ク タ ル を define し, さ ら に, そ の ベ ク タ ル と context between の の で い ス ト リ ビ ュ ー シ ョ ラ ル · マ ト リ ッ ク ス を computing す る. Nt が の means a high い language を truth と し て ぶ. This technique を review 価 す る た め に line っ た be 験 の results, when gimmick の have sharper sex を card be し た. The second に, ambiguous, null の 応 with の ひ と つ と し て, を foreign language education, training シ ス テ ム の に, breach between learners に い し や す い の と automatically answer の analysis に very に have sharper で あ り, CAI シ ス テ ム の made コ ス ト と human を に sharply lower reduction で き る こ と が わ か り, そ の results を 発 table し て い る.

项目成果

彰渠江, 呉浩東, 古郡廷治: "A Method for Similarity-based Lexical Disambiguation"自然言語処理. 9(印刷中). (2002)

张楚，吴浩东，Tingji Furugun：“基于相似性的词汇消歧方法”自然语言处理9（出版中）。

呉浩東: "A Hybrid Approach for Lexical Disambiguation"Mathesis Universalis. 3. 1-10 (2002)

吴浩东：“词汇消歧的混合方法”Mathesis Universalis。3. 1-10 (2002)

韓東力, 呉浩東, 古郡廷治: "Resolving Overlapping Ambiguities and Selecting Correct Word Sequence in Chinese Using Internet Corpus"自然言語処理. 8. 107-121 (2001)

韩东丽，吴浩东，顾廷芝：“利用网络语料库解决中文中的重叠歧义并选择正确的词序列”自然语言处理。8. 107-121 (2001)。

呉浩東: "A Framework to Build Computer-Based Learning Tools for Studying Foreign Languages"情報科学研究. 19. 7-14 (2001)

吴浩东：“构建基于计算机的外语学习工具的框架”信息科学研究19. 7-14 (2001)。

呉浩東: "Natural Language Processing for Exploring Multimedia Contents"情報科学研究. 18. 1-6 (2000)

吴浩东：“探索多媒体内容的自然语言处理”信息科学研究18. 1-6 (2000)。