法律文解析のための知識の自動抽出

自动提取知识以进行法律文本分析

• 批准号: 06207205
• 负责人: 松本 裕治
• 金额: $ 0.9万
• 依托单位: Nara Institute of Science and Technology
• 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: 1994
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1994 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-06207205/
• 关键词: 言語知識獲得; 動詞の深層格構造; 確率文法; 意味パターン; 機械翻訳

法律文の言語解析を行なうための語彙的および文法的知識の自動獲得に関する研究を行なった.本年度の研究項目は次の3点である.1.大規模言語データの解析による動詞の深層格構造の自動獲得について2.言語データの解析による意味情報を考慮した文法規則の生起確率の自動獲得について3.日英対訳取引条件例文集からの翻訳知識の自動獲得について第1,2点は法律文のように分野が限定され,用語の使用法がある程度固定された記述を対象にし,そこでの語の使用法をデータから抽出することによって,その分野の言語解析をより正確に行なうための知識を得ることを目的とした.特に文の構造を決定する上で重要な動詞の意味記述を自動的に行なうことができれば言語解析の精度は飛躍的に向上する.本年度はデータ中である程度頻度が高い800程度の動詞について,その意味記述の半自動化の方法を示した.また,文に曖昧性が含まれる場合に最も適切な解釈を導くために,意味情報を考慮した各文法規則の使用確率をデータから獲得する方法を示した.第3点は,単一の言語だけではなく複数の言語の間の翻訳データが存在する場合に,単言語に比べ飛躍的に情報抽出が可能であることを証明するために,日英に対訳された取引条件文例を対象にし,まずはその翻訳知識を自動獲得する研究を行なった.また,抽出した翻訳知識を利用して実際に機械翻訳を行なうシステムの試作を行なった.

Legal text <s:1> language analysis を lines なうため <s:1> vocabulary および knowledge of grammar <s:1> automatically obtain に related する study を lines なった. の research projects this year は の 3 point で あ る. 1. The massive words デ ー タ の parsing に よ る verb の deep lattice structure の automatically receive に つ い て 2. The language デ デ タ タ タ <s:1> analysis による meaning information を considering the <s:1> た grammar rules <e:1> generating accuracy <e:1> automatically obtaining に て て て て3. Day the 訳 seaborne trade conditions for example corpus か ら の turn 訳 knowledge の automatically receive に つ い て points 1, 2 は law article の よ う に eset が qualified さ れ, language nor の USES が あ る degree fixed さ れ た account を like に seaborne し, そ こ で の の language use を デ ー タ か ら spare す る こ と に よ っ て, そ の eset の words parsing を よ り correct line に な う た め の To know を to obtain る とを とを purpose と た た. を に article の structure decision す る で important の な verbs mean account を automatic line に な う こ と が で き れ ば words resolve に の precision は leap upward す る. In this year's は デ ー タ で あ る degree high frequency が い 800 degree の verb に つ い て, そ の means account の semi-automatic の way を shown し た. ま た, wen ambiguity に が containing ま れ る occasions に も most appropriate な solution 釈 を guide く た め に, mean intelligence を consider し た の each grammar rules using probabilistic を デ ー タ か ら get す を る method in し た. Point 3 は, 単 one の words だ け で は な く plural の words between の の turn 訳 デ ー タ が exist す に る situations, に 単 words than べ leap に intelligence may take が で あ る こ と を prove す る た め に, day the に 訳 seaborne さ れ た trade conditions article example を like に seaborne し, ま ず は そ の turn 訳 knowledge を automatically receive す る を line な っ た. ま た, drew し た To translate the knowledge of 訳, use the <s:1> て mechanism and the に machine to translate the 訳を lines なうシステム なうシステム try to do the を lines なった.

项目成果

Yuji Matsumoto,Yasuharu Den,Takehito Utsuro,Kiyoshi Yanagi: "NAIST Natural Language Tools" Proc.International Workshop on Sharable natural Language Resources. 56-62 (1994)

Yuji Matsumoto、Yasuharu Den、Takehito Utsuro、Kiyoshi Yanagi：“NAIST 自然语言工具”Proc.国际可共享自然语言资源研讨会。

宇津呂武仁,松本裕治: "コーパスを用いた言語知識の獲得" 人工知能学会誌. 10. 197-204 (1995)

Takehito Utsuro、Yuji Matsumoto：“使用语料库获取语言知识”日本人工智能学会杂志 10. 197-204 (1995)。

Wide R.Hogenhout and Yuji Matsumoto: "Gradual Learning in Dismabiguation using Selectional Patterns" 「自然言語処理における学習」シンポジウム論文集 電子情報通信学会・日本ソフトウェア科学会. 120-125 (1994)

Wide R. Hogenhout 和 Yuji Matsumoto：“使用选择模式进行消除模糊的渐进学习”“自然语言处理学习”研讨会论文集，电子、信息和通信工程师协会/日本软件科学学会 120-125 (1994)。

北村美穂子,松本裕治: "対訳テキストを利用した翻訳辞書の自動作成" 「死産言語処理における学習」シンポジウム論文集,電子情報通信学会・日本ソフトウェア科学会. 150-157 (1994)

Mihoko Kitamura、Yuji Matsumoto：“使用双语文本自动创建翻译词典”“死产语言处理学习”研讨会论文集，电子、信息和通信工程师协会/日本软件科学会 150-157 (1994)。

大石 亨,松本 裕治: "格パタン分析を利用した深層格獲得手法について" 情報処理学会研究報告,94-NL-104. 71-78 (1994)

Toru Oishi、Yuji Matsumoto：“关于使用案例模式分析的深度案例获取方法”日本信息处理学会研究报告，94-NL-104（1994）。