科学技術文書データベースからの知識獲得に関する研究

科技文献数据库知识获取研究

• 批准号: 04229216
• 负责人: 松尾 文碩
• 金额: $ 1.22万
• 依托单位: Kyushu University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
• 财政年份: 1992
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1992 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-04229216/
• 关键词: 英文科学技術文献抄録文; 機能語; 常用語; 統語的曖昧さの解消; 被修飾度; 被修飾名詞; 動詞の決定

本研究の目的は、英文科学技術抄録文の理解であり、情報検索における高度質問処理と抄録文の英日翻訳への応用を目指している。自然言語理解における最初の問題点は、文脈自由文法に基づいて統語解析を行なうと、統語構造に極めて多数の曖昧さの解消に関する研究を行なった。1.動詞の決定法本研究における動詞決定法は、動詞候補選出手続きと動詞決定手続きから成る。動詞決定手続きは、動詞候補となる語句を正規文法によって決定する。動詞決定手続きは、動詞候補に優先度を付け、最も優先度の高い候補を動詞とする。優先度は、(1)助動詞を伴う動詞句、(2)be動詞とhave動詞、(3)単品詞機能語動詞、(4)多品詞機能語動詞、(5)常用語動詞、(6)その他の動詞、である。この決定法により、単文の抄録文2,404に対して93.1%の動詞を一意的に決定することができた。更に、手続きを改良したところ、この成功率が96.6%に向上した。2.名詞句の決定法名詞は、形容詞によって修飾されるが、名詞によっても修飾される。例えば、the system configurationのsystemは修飾名詞であり、the database systemのsystemは被修飾名詞である。そこで、単語の被修飾度を、単語が被修飾名詞として生起する相対頻度(確率)として定義する、人手によらず被修飾度を求めるために、まず機能語を使った被修飾名詞の決定法を開発した。この決定法を17,133の名詞句に適用したところ、成功率は91.9%であった。現在この決定法で求まる近似的な被修飾度を基に名詞句の構造を調査しているが、結論を出すには、あと1〜2箇月を要する、特筆すベきことは、andの対応関係にある語を同定する問題を同定する問題を解決できる見通しがつきそうなことである。

Purpose の this study は, English of science and technology of transcribing の understand で あ り, intelligence 検 に お け る highly questioned 処 manage と transcribing article の (double 訳 へ の 応 with を refers し て い る. Natural language understanding に お け る の initial points は, context free grammar に づ い て system language parsing line を な う と, all the construction に め て most の ambiguous さ の null に masato す る を line な っ た. 1. Verb determination method This study studies the における verb determination method, verb candidate selection hand 続 と と と verb determination hand 続 ら ら ら る The verb determines the hand: 続 続, verb substitutes: となる, sentence: を, regular grammar: によって determines する. The determining hand of the verb is 続 続 続, the alternate verb is に, the priority is を, the auxiliary verb is け, the most urgent priority is <s:1>, the alternate verb is を, and the alternate verb is とする. Priority を, (1) auxiliary verb を accompanied by う verb, (2)be verb とhave verb, (3)単 participle functional language verb, (4) polyparticiple functional language verb, (5) common language verb, (6)そ <s:1> other verb, である. こ の decision method に よ り, 単 の transcribing article 2404 に し seaborne て 93.1% の を に decision of verb す る こ と が で き た. Further に, 続 を を を, <s:1> たと ろ, ろ success rate が96.6%に upward た た. 2. Nominative nouns and adjectival nouns modify されるが by によって and される by によって by によって. Examples: えば, the system configuration <s:1> system modifies the noun であ えば, the database system <s:1> system modifies the noun である. そ こ で を, 単 の modified degrees, 単 が modified nouns と し て arise す る phase frequency (really) seaborne と し て definition す る and understaffed に よ ら ず modified degrees を o め る た め に, ま ず function language を make っ た modified nouns の decision method を open 発 し た. The <s:1> determination method を17,133 nouns and phrases に are applicable to <s:1> たと ろ ろ ろ, with a success rate of <s:1> 91.9%であった. Now こ の decision method で ま る を base に な modified degrees of approximate expressions の tectonic を survey し て い る が, conclusion を す に は, あ を と 1 ~ 2 months to す る, pen す ベ き こ と は, and の 応 seaborne masato is に あ を る language be す る problem を with fixed す る を solve で き る see tong し が つ き そ う な こ と で あ る.