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半教師有りクラスタリング手法を用いた語義別用例の収集

使用半监督聚类方法按词义收集示例

基本信息

批准号：
19011001
负责人：
新納浩幸
金额：
$ 2.82万
依托单位：
Ibaraki 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：
2007
资助国家：
日本
起止时间：
2007 至 2008
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究の目的は、語義別用例を収集するシステムを作成すること、またそのシステムを利用して、本領域で作成されるコーパスを評価することである。作成するシステムでは半教師有りクラスタリング手法を用いる。昨年度は手法の提案とシステムの作成を行った。本年度はシステムの改良及び精度向上のための研究を行った。また本領域で作成されたコーパスの評価も行った。システムの改良としては検索処理の部分を文字列から単語に直すことで、動詞に対する語義別用例も収集することができるようになった。また半教師の部分でユーザからの入力が必要であるが、その部分に以前の入力を修正する機能を付加した。またシステムの精度向上のためには、用例間距離の測定手法と名詞間の距離の設定手法が鍵であると考え、それらの研究に取り組んだ。用例間距離の測定手法としては線型モデルのパラメータ学習という枠組みを提案した。また名詞間の距離については部分的にクラスタリングされた名詞を種として、全名詞の対する距離を測定する手法を試みた。コーパスの評価としては、語義別用例を収集し、語義の曖昧性解消の学習や用例の語義に基づくクラスタリングで利用できるようにした。同時にコーパスの特徴も考察した。成果としては今年度、国際会議3件、研究会5件の論文発表を行った。

Purpose this study のは don't use cases, semantic を収 set するシステムを made すること, またそのシステムを using して, this field でされるコーパスを review 価することである. To create a するシステムでするシステムで, a half-teacher has the techniques of ラスタリラスタリググを and るる. Last year, the proposal for the <s:1> technique <s:1> was completed as を and った. This year, the research on the improvement of システムシステム and the improvement of び accuracy is carried out in the を line った of ため. Youdaoplaceholder0 in this field, で should be written as されたコパスパス <s:1> evaluation 価また profession った. Modified とシステムのしては検 cable 処 principle part のを text columns から単 language に straight すことで, verb にす seaborne る semantic don't use case も収 set することができるようになった. また half part teacher のでユーザからのが into force necessary であるが, その part にのを into force before correction する function を plus した. またシステムの precision upward のためには, use case, the distance between the の determination technique との distance between nouns の setting technique が key であるとえ test, それらにの research group take りんだ. Technique is measured by the distance between the case のとしては linear モデルのパラメータ learning という枠 group みを proposal した. またの distance between nouns については part of にクラスタリングされたを kind of noun として, all nouns のす seaborne をる distance measurement する gimmick を try みた. コーパスの review 価としては don't use cases, semantic を収し, semantic ambiguity の null の learning や cases の semantic に base づくクラスタリングで using できるようにした. At the same time, にコにコパスパスパス <s:1> feature にコ examine た. This year, 3 international conferences and 5 research conferences were held. The publication list of papers is を lines った.