SD式モデルに基づく英日会話文デ-タベ-スからの背景知識と意志や意図情報の抽出

基于SD模型的英日会话数据库背景知识、意愿、意图信息提取

• 批准号: 03245215
• 负责人: 河口 英二
• 金额: $ 1.6万
• 依托单位: Kyushu Institute of 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: 1991
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1991 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-03245215/
• 关键词: 会語文デ-タ; 意味検索; 自然言語処理; 概念表現; 意味構造記述; 知識処理

1.会話文デ-タの収集と意味構造デ-タの蓄積既に蓄積している会話文に加え,新たな会話文テキストのMSーDOSファイル化と意味構造のデ-タを作成した。SD式として新たに蓄積したデ-タ量は約7000文程度である。2.SD式処理システム(SDENV)の改良従来からPrologを用いてSD式実験プログラムパッケ-ジ(SDENV)の高速化と高機能化を図った。高速化の主な手法は、探索処理において以前の成功結果を効率的にシステム内に保存しておき,後の処理で再利用することである。この結果、例えば二つの概念の最近共通先概念を求める問題では、多くの場合、これまでのものに比べて10ー20倍もの高速処理が可能となった。3.会話文検索システムの試作システムに与えられた知識デ-タを利用してデ-タベ-ス内の会話文を意味情報を用いて検索可能となるシステムを試作した。このシステムでの検索キ-としては、(1)一つのSD式(2)陳述的な会話文における機能項目(3)概念ラベル(4)英語/日本語例文の4種を設定した。(1)はSD式で与えられた発話の意図/意味に最も近い英語/日本語内容の例文をデ-タベ-スから探し出すことである。(2)は検索の際、発話者の意図や内容の主語/述語/目的語等々の意味的な機能項目に関する重みの指定を可能とするものであり、焦点を絞るものである。(3)は概念ラベルのみを指定する場合,(4)は例文と同義のものを探し出す場合である。

1. Conversational text is accumulated in the meaning structure, and new conversational text is created. The amount of SD accumulated is about 7000. 2. Improved SDENV system to improve the speed and functionality of SDENV system The main method of speeding up is to explore the efficiency of previous successful results and to preserve them for later processing. The result of this is that, for example, the concept of the most recent common concept can be solved in many cases, and the speed of processing is 10 - 20 times higher than that of the previous one. 3. Conversational text search for possible answers to questions about the use of information in conversational text search for possible answers to questions about the use of information in conversational text search for answers to questions about the use of information in conversational text search for answers to questions about the use of information in conversational text search for answers to questions about the use of information in conversational text search. (1) A set of SD formulas (2) Functional items of statements (3) Concept categories (4) Four types of English/Japanese examples (1)English/Japanese content examples are most closely related to the meaning of the words. (2)When searching, the meaning of the speaker, the meaning of the subject/predicate/object, etc., the functional item is related to the possibility of specifying, focusing, etc. (3)(4) When the concept is specified, the synonym is detected.

项目成果

Koichi.Nozaki;Masahiro Wakiyama;Eiji Kawaguchi: "A SemanticーDescription Form of Natural Language Concepts and Its Application to a Story Understanding" Proceeding of 4th International Symposium on Artificial Intelligence. 173-179 (1991)

Koichi.Nozaki；Masahiro Wakiyama；Eiji Kawaguchi：“自然语言概念的语义描述形式及其在故事理解中的应用”第四届国际人工智能研讨会论文集173-179（1991）。

Masahiro Wakiyama;Koichi Nozaki;Eiji Kawaguchi: "Semantic Processing of Story Data by the SDーForm Model Approach" Proceeding of Natural Language Processing Pacific Rim Symposium '91. 288-295 (1991)

Masahiro Wakiyama；Koichi Nozaki；Eiji Kawaguchi：“通过 SD 形式模型方法对故事数据进行语义处理”自然语言处理环太平洋研讨会 91 论文集 (1991)。