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統計的手法とヒューリスティックスを融合した自然言語文の統語的曖昧さ解消法

一种结合统计方法和启发式的自然语言句子句法消歧方法

基本信息

批准号：
11780280
负责人：
冨浦洋一
金额：
$ 1.47万
依托单位：
Kyushu 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：
1999
资助国家：
日本
起止时间：
1999 至 2000
项目状态：
已结题

项目摘要

どの単語がどの関係でどの単語に係り得るか(語の共起性)が十分に分かっているならば,この情報を利用して,自然言語文の統語的曖昧さを絞り込むことができる.しかし,共起可能な語の組は膨大で,数十万文に及ぶ大規模な構文解析済み言語コーパスを用いたとしても,共起可能な語の組を十分に収集することは困難である.今年度は,判別分析の手法を拡張し,構文解析済み言語コーパスから得られる語の共起データを学習データとして,語の共起性を推定する手法を開発し,小規模な推定実験を行なった.本手法は,語の上位-下位関係から得られるヒューリスティックスなど,語の共起性に関するヒューリスティックスを取り込むことができる枠組となっている.entityを単語,説明変量を『単語αと関係fで共起可能である』という性質を表し,説明変量の値が1(共起可能),0(共起不可能)の2値であるとする.言語コーパスから,単語ωが単語αと関係fで共起したという観測結果が得られない場合,共起不可能なのではなく,共起性未定であり,この意味で,言語コーパスから得られるデータは不完全データである.共起性未定部分を個々に0あるいは1とした解候補の内,語の共起性に関するヒューリスティックスを満足する解候補に対して,その解候補の妥当性を求め,それが最大のものを解とする.妥当性は,ある語と共起する語同士および共起しない語同士は類似しているという仮定に基づき,語の特徴ベクトルを各説明変量の値(つまり,どのような共起性があるか)として,判別分析で用いられる相関比を拡張したもので定量化した.ランダムに抽出した名詞約200,格助詞・動詞の組約200に対して,両者の共起性の推定実験を行ない,良好な結果を得ている.

どの単语がどの Relationship でどの単语に线り得るか(语の合性)が十に分かっているならば,このinformationをUtilize して, the ambiguity of the natural language text さを twist り込むことができる.しかし, and the possible なlanguage のgroup は expansionで, hundreds of thousands of texts and large-scale narration analysis 済みlanguage コーパスを use いたとしても, a total of 10% possible な语の组をにCollection is difficult. This year, the method of discriminant analysis is を拡张し, and the composition analysis is コーパスからられる语　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　logue 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　logue 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　logue 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　logue 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　logue 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 by 　　　 by by られるる之性を by をするるを) を开発し )を行なった. This technique is the same as the upper-lower relationship of the language. Entityを単语, Description Quantity を『単语αとrelations fで千亿る』という性をTableし, description 変quantityの値が1 (coincidence is possible), 0 (total (impossible))の2値であるとする.语コーパスから,単语ωが単语αと Relationship fで同起したという観measurement The result is not determined, the co-occurrence is impossible, the co-occurrence is undecided, the meaning is undetermined, the words are undecidedら得られるデータは incomplete データである. The common occurrence part is not determined yet,语の合性に关するヒューリスティックスを満zuするsolved candidateに対して,そのsolved candidateのappropriatenessをquestめ,それが大のものをsolved とする. Appropriateness は, ある语と公起する语同士および同起しない语同士は similar しているという仮定にbasedづき, 语の特徴ベクトルをeach description 変quantity の値(つまり, どのような合性があるか)として, discriminant analysis uses いられる correlation ratio を拡张したものでquantification した.ランダムに to extract about 20 した nouns 0, case particle and verb group are about 200に対して, 両人の性的の inference 実験を行ない, good result をget ている.