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既存知能を利用した小規模コーパスからの知識獲得

使用现有智能从小型语料库中获取知识

基本信息

批准号：
09780308
负责人：
新納浩幸
金额：
$ 1.41万
依托单位：
Ibaraki 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：
1997
资助国家：
日本
起止时间：
1997 至 1998
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究の目的は,小規模コーパスから言語処理に有用な知識を獲得することである.大規摸コーパスから有用な知識が得られることは解明されてきたが,実際に大規模コーパスを準備することは困難であり,小規模コーパスからどのように知識を抽出するかが現実的な問題としてある.本研究ではこの問題に対し,既存にある知識を併用することを試みている.基本的には既存の辞書やシソーラスが有用である.ただし,それらは人間が利用するために作られたものであり,機械処理には向いていない.そこでまず既存のシソーラス補強することを検討し,成果を論文誌に発表した.また研究を進めるにあたり,自然言語処理の様々な問題は語義選択問題に帰着されることがわかってきた.そこで,語義選択問題の中でも特に,応用が明確な文書校正に着目した研究を開始した.具体的には,同音異義語の誤り検出に対して決定リストの手法,平仮名列の誤り検出に対してN-gram手法といった統計的な手法を試みた.その結果,これらの誤り検出にもコーパスを利用した統計的な手法が効果的であることを確認した.さらに情報抽出で必要となる人名などの固有名詞抽出や複合語の単語分割にもコーパスからの規則抽出が有効であるので,既存知識として従来手法の規則ベースの手法を想定し,規則ベースの手法の誤りをコーパスから得られた知識を利用して修正することを試み,その有効性を確認した.

The purpose of this study is to obtain useful knowledge for speech processing on a small scale. The problem of knowledge extraction on a large scale is difficult to solve. This research aims to address this issue and try to use both existing and existing knowledge. The basic dictionary is available. For example, if you want to use the machine, you can use it. The results of the study are presented in the paper. Research progress, natural speech processing problems, semantic selection problems. The study of semantic selection problems begins with the use of explicit textual corrections. Specific, homonym error detection, determination of the method, level of error detection, N-gram method, statistical method, try. The results of this survey were confirmed by statistical methods. Information extraction is necessary, name extraction, proper noun extraction, compound word segmentation, rule extraction, existing knowledge extraction, rule extraction