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:
  • 金额:
    $ 0.58万
  • 依托单位:
  • 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, the second time, the third time. 1. Development of a parallel construction parsing method to generate and utilize the finite-state OTA information generated from the lattice. 2. Development of an automatic acquisition method of lattice elements. 3. The development of a large-scale parallel exploration schema of the Internet of Things. When the prediction of verbs is carried out, the finite-state OTA information generated from the lattice rules is generated, and the OTA information is predicted and utilized. A proposal for parallel text analysis. The method of automatic acquisition of necessary rules is proposed, and the method of formation of rules is discussed. The automatic acquisition method of lattice rules is to make use of existing electronic dictionaries, calculate the similarity of texts, and construct the semantic sets of verbs. The set of sentences, the case elements of verbs, the semantic elements of verbs, and the acquisition of case elements For similarity calculation, use of dictionary, Japanese Electronic Dictionary Research Institute, Inc., 2.1st edition, Japanese language dictionary, concept dictionary, concept dictionary, 400,000 + languages, etc. In fact, 20 verbs are selected, each verb is selected, that is, the existing case is selected, the description is selected, the example is selected, the Mandarin dictionary, the news is selected, the article is selected, and the intention is selected. The result of the classification is the tendency to use similarity calculation. The highest speed of computer science, large-scale computer science and technology exploration, considerable time to develop.

项目成果

期刊论文数量(2)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
峯他: "既存の単語辞書を利用した動詞概念の自動クラスタリング法" 「自然言語処理における学習」シンポジウム論文集. 112-119 (1995)
Mine 等人:“使用现有单词词典的动词概念自动聚类方法”“自然语言处理学习”研讨会论文集 112-119(1995 年)。
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
T.Mine: "Parallel Parsing with a Case Frame Automaton" RWC Technical Report TR-94001. 1. 39-40 (1994)
T.Mine:“使用案例框架自动机进行并行解析”RWC 技术报告 TR-94001。
  • DOI:
  • 发表时间:
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
  • 通讯作者:
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峯 恒憲其他文献

立ち直り支援をめぐる二つの隘路と矯正施設のリフレクティング
围绕康复支持和惩教设施反思的两个瓶颈
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    小西宏樹;川谷卓哉;峯 恒憲;石原孝二;矢原隆行
  • 通讯作者:
    矢原隆行
Rubric-based Automated Japanese Short-answer Scoring and Support System Applied to QALab-3
基于Rubric的自动日语简答评分和支持系统应用于QALab-3
  • DOI:
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    長井 孝幸;新谷 一朗;峯 恒憲;Tsunenori Ishioka and Kohei Yamaguchi and Tsunenori Mine
  • 通讯作者:
    Tsunenori Ishioka and Kohei Yamaguchi and Tsunenori Mine
機械学習モデル構築のためのデータ・処理共有フレームワークの提案,
提出用于构建机器学习模型的数据/处理共享框架,
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    小西宏樹;川谷卓哉;峯 恒憲
  • 通讯作者:
    峯 恒憲
マルチエージェントシステムのための基盤ネットワーク構成手法
多Agent系统的基本网络配置方法
  • DOI:
  • 发表时间:
    2007
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    木村 功作;雨宮 聡史;峯 恒憲;雨宮 真人
  • 通讯作者:
    雨宮 真人
路線バスプローブデータ解析によるバス遅延状況の調査と遅延要因の検討,
通过公交车探针数据分析调查公交车延误状况并研究延误原因,
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    川谷 卓哉;峯 恒憲
  • 通讯作者:
    峯 恒憲

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  • 发表时间:
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  • 通讯作者:
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定性的・定量的学習記録の組合わせ分析に基づく学習特性改善に関する研究
基于定性和定量学习记录结合分析的学习特征改善研究
  • 批准号:
    23K20734
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 0.58万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
大規模な人の位置情報とSNS情報に基づく地域イベント特定に向けたオントロジ―学習
基于大规模人物位置信息和SNS信息的局部事件识别的本体学习
  • 批准号:
    22KF0288
  • 财政年份:
    2023
  • 资助金额:
    $ 0.58万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
定性的・定量的学習記録の組合わせ分析に基づく学習特性改善に関する研究
基于定性和定量学习记录结合分析的学习特征改善研究
  • 批准号:
    21H00907
  • 财政年份:
    2021
  • 资助金额:
    $ 0.58万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
電子メールでの質問・感想メッセージに対する自動応答システムに関する研究
通过电子邮件发送的问题和感想自动回复系统的研究
  • 批准号:
    13780291
  • 财政年份:
    2001
  • 资助金额:
    $ 0.58万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
対話知識の共有・再利用化を考慮した日本語質問応答システムに関する研究
考虑对话知识共享与重用的日语问答系统研究
  • 批准号:
    11780281
  • 财政年份:
    1999
  • 资助金额:
    $ 0.58万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
文書検索機能を持つ日本語質問応答システムの開発に関する研究
具有文档搜索功能的日语问答系统的开发研究
  • 批准号:
    09780347
  • 财政年份:
    1997
  • 资助金额:
    $ 0.58万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
既存の電子化辞書と新聞記事コーパスを用いた並列知識獲得法の研究
利用现有电子词典和报纸文章语料库的并行知识获取方法研究
  • 批准号:
    07780336
  • 财政年份:
    1995
  • 资助金额:
    $ 0.58万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
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作者:{{ showInfoDetail.author }}

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