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格情報を利用した並列意味解析法に関する研究

利用案例信息的并行语义分析研究

基本信息

批准号：
06780329
负责人：
峯恒憲
金额：
$ 0.58万
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：
1994
资助国家：
日本
起止时间：
1994 至无数据
项目状态：
已结题

项目摘要

本年度は、次のことを行った。1.格フレームから生成された有限状態オートマトンを予測情報として利用する並列構文解析法の開発2.格フレーム要素の自動獲得法の開発3.大規模意味ネットワークの並列探索システムの開発まず、動詞の予測を行うために、格フレーム規則から有限状態オートマトンを生成し、そのオートマトンを予測情報として利用できるような、並列構文解析法の提案をした。つぎに、そのオートマトンを生成するために必要な格フレーム規則の自動獲得法を提案し、その格フレーム規則から意味ネットワークを構成する方法についての検討を行った。格フレーム規則の自動獲得法では、即存の電子化辞書を利用して、文の類似度計算を行うことで、同じ動詞の語義をもつ文の集合を構成する。そして、生成された文の集合に、動詞の格要素の格ラベルならびに、動詞の語義ラベルを付加し、格要素を獲得する。類似度計算に使用した辞書は、(株)日本電子化辞書研究所の評価版第2.1版の日本語単語辞書ならびに概念辞書で、その規模は、概念辞書で、40万語以上のエントリ-を持つ。実験では、20個の動詞を選び、各動詞について、即存の格フレームの説明のために付属している例文や、国語辞書、新聞記事などから抜きだした文を20文用意して行った。その結果、かなり細分類化される傾向があることや、当初用いた類似度計算式の問題などがわかった。また、現在の最高速クラスの逐次計算機でも、大規模な意味ネットワークの探索には、相当な時間を要することなどがわかった。

This year's は, times のことを行った. 1. Grid フレームからGeneration されたFinite State オートマトンを Predictive Information として Utilize する Parallel Construction Interpretation The opening of the analysis method 2. The automatic acquisition method of the grid elements 3. The parallel exploration of the large-scale meaningステムのkai発まず,verbのpredictionを行うために,lattice フレームrulesからfinite stateオートマトンを生成し, そのオートマトンをPredictive information and として utilization できるような, proposal of parallel composition analysis method をした.つぎに、そのオートマトンをGeneration するためにNecessary grid フレームrulesのAutomatic acquisition methodを proposalし、その格フレームRULE から means ネットワークを constitute する method についての検ask を行った. The automatic acquisition method of the case フレーム rules, the use of the existing electronic dictionary, the similarity calculation of the text, the semantics of the same verb, and the composition of the set of texts.そして, generate された文の集に, verb の性性の格ラベルならびに, verb の semantics ラベルをFUKAし, case element をget する. Similarity calculation was performed using Japanese Dictionary, Japanese Electronic Dictionary Research Institute Co., Ltd.'s 2.1st edition. Linguistic Dictionary ならびに Concept Dictionary で, そのScale は, Concept Dictionary で, 400,000+ words のエントリ-をhold つ.実験では, 20 verbs selected, each verb について, and the existing pattern フレームの说のためにpay It belongs to しているExample textや, Mandarin dictionary, news noteなどからきだした文を20 text meaning して行った.その results, かなりsubdivided される tendencies があることや, and the いたsimilarity calculation formula was originally used to solve the problem などがわかった.また, now the highest speed sequential computer でも, large-scale なmeaning ネットワークのExploration には, considerable time することなどがわかった.