コーパスに基づく語義の曖昧さ解消とテキスト要約への適用

基于语料库的词语消歧及其在文本摘要中的应用

• 批准号: 11780258
• 负责人: 福本 文代
• 金额: $ 1.41万
• 依托单位: University of Yamanashi
• 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: 1999
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1999 至 2000
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-11780258/
• 关键词: 機械学習; 属性選択; Event; Topic; 複数文書の自動要約; コーパス; 統計手法; 多義語の曖昧さの解消; 語の重み付け学習

本研究では語義の曖昧さを高精度で解消する手法と解消結果の有効性を示すために解消結果を情報検索の分野に適用した.具体的には複数文書の要約に関する提案を行なった.本研究でアピールする点,特に関連する研究との差異に注目した特徴は以下の通りである.・教師あり学習を用いた多義解消では,解消に必要な属性を組み合わせて学習を行う方法が多く提案されている.しかし,属性数が多くなると過学習の問題が生じる.本研究では,単語が持つ意味ごとに最適な属性を選択する手法を提案した(論文1参照)・従来より提案されている複数文書の自動要約の研究は,(a)単一文書の要約手法を複数文書要約に適用したもの,(b)シソーラスなどの意味情報を用いたものがある.(a)は精度面,(b)は対象範囲が限定されてしまうの問題が指摘されている.本研究ではこの問題に対処するため,単一文書の個々が述べる主題と,複数文書全体の背景に注目し.主題と背景を抽出することで文書の要約を行う手法を提案した(論文2,3参照).

This study is aimed at solving the ambiguity of semantics, demonstrating the effectiveness of solution results, and distinguishing information search. Specific to the multiple documents related to the proposal. This study focuses on the following characteristics of the differences in research: Teacher: Learning is a complex process. Learning is a complex process. Learning is a process. The number of attributes is too many. This study is aimed at the research on automatic offer of multiple documents,(a) offer method of single document,(b) offer method of multiple documents,(c) offer method of single document,(d) offer method of multiple documents,(e) offer method of multiple documents,(f) offer method of multiple documents,(e) offer method of multiple documents,(f) offer method of multiple documents,(f) offer method of multiple documents,(e) offer method of multiple documents,(f) offer method of multiple documents, and (f) offer method of multiple documents. (a)In contrast to the accuracy,(b) the problem of limiting the range of images is criticized. This study focuses on the problems, topics and background of a single document. The theme of the paper is to extract the background of the paper and to propose the method of the paper (see Papers 2 and 3).

项目成果

F.Fukumoto and Y.Suzuki: "Word Sense Disambiguation in Untagged Text based on Term Weight Learning"Proc. of the 9th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics (EACL'99). 209-216 (1999)

F.Fukumoto 和 Y.Suzuki：“基于术语权重学习的未标记文本中的词义消歧”Proc。

F.Fukumoto and Y.Suzuki: "Event Tracking Based on Domain Dependency"Proc.of the 23rd Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR2000). 57-64 (2000)

F.Fukumoto 和 Y.Suzuki：“基于领域依赖的事件跟踪”第 23 届国际 ACM SIGIR 信息检索研究与开发会议 (SIGIR2000) 的会议记录。

F.Fukumoto and Y.Suzuki: "Estimating Collocations from Sparse Data for Word Sense Disambiguation"Proc. of the Pacific Association for Computational Linguistics. 168-180 (1999)

F.Fukumoto 和 Y.Suzuki：“从稀疏数据估计搭配以进行词义消歧”Proc。

F.Fukumoto and Y.Suzuki: "Extracting Kye Paragraph based on Topic and Event Detection Towards Multi-Document Summarization "Proc.of AXLP/XAACL2000 Workshop on Automatic Summarization. 31-39 (2000)

F.Fukumoto 和 Y.Suzuki：“基于主题和事件检测的多文档摘要提取 Kye 段落”Proc.of AXLP/XAACL2000 自动摘要研讨会。

福本文代: "多義解消のための最適な属性選択"情報処理学会研究報告2001-NL-141. 69-76 (2001)

Fumiyo Fukumoto：“歧义消解的最佳属性选择”日本信息处理学会研究报告 2001-NL-141 (2001)。