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帰納的学習を用いたかな漢字変換手法に関する研究

基于归纳学习的假名汉字转换方法研究

基本信息

批准号：
06858039
负责人：
荒木健治
金额：
$ 0.58万
依托单位：
Hokkai-Gakuen 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

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-06858039/
关键词：
帰納的学習かな漢字変換適応確実性べた書き文言語獲得

项目摘要

我々は,人間の言語及び知識獲得能力の解明とその実現を目的として研究を行なっている.このような研究はこれまでいくつか存在するが,工学的に有効なシステムを完成するまでに至っていないのが現状である.このような問題に対して,我々は,本研究でこの言語及び知識獲得能力を工学的に実現する一つの試みとして,入力べた書き文とその漢字かな混じり文より帰納的に語の読みと表記を獲得し,その獲得状況及び変換精度に基づく確実性の高い語より順に変換するという帰納的学習によるべた書き文のかな漢字変換手法を提案し,その有効性を確認するための実験を行った.本手法は,変換処理,学習処理,フィードバック学習処理の三つの部分より構成される.変換処理では,べた書き文が入力されるとそれまでの学習により獲得された語によって語の当てはめが行なわれる.学習処理では,入力べた書き文と校正済みの変換結果より共通部分を手掛りに語候補を得る.次に,この語候補同士の共通部分と差異部分を抽出することにより語を獲得する.最後にフィードバック学習処理では,変換結果と校正された変換結果を比較することにより正しく変換した語と誤って変換した語を決定し,正しく変換した語の尤度を上げ,誤って変換した語の尤度を下げる.本手法は辞書が空の状態からでも学習機能により語を獲得することができるので,辞書を個人毎に自動的に作成することが可能,個人用辞書とすることにより辞書容量を少なくできる,未登録語の自動登録が可能,初期辞書作成の労力を回避できるという利点がある.本年度は,本手法に基づく実験システムを作成し,異なる4分野の論文40編を用いて本手法の学習機能による適応性能を確認するための実験を行なった.実験の結果,4分野すべてにおいて90%以上の精度が得られ,べた書き文のかな漢字変換における本手法の有効性が確認された.

I am interested in understanding the language and knowledge acquisition capabilities of the human world. This research is not only existing, but also engineering is being completed. In response to these questions, I would like to propose some suggestions on how to change Chinese characters into Chinese characters in this study, such as the acquisition of Chinese characters, the acquisition of Chinese characters, and the accuracy of Chinese characters in this study. It is necessary to confirm the nature of the project. This technique is composed of three parts: change processing, learning processing, and learning processing. In addition to the above, the author has also studied the language and the behavior of students. Learning process: input force: text: correction: change result: common part: hand hanging: candidate: gain. The common part of the candidate is extracted from the candidate. Finally, the conversion result is corrected and the conversion result is compared. The method is to obtain the dictionary from the empty state, to create the dictionary automatically for the individual, to reduce the dictionary capacity, to automatically register the unregistered words, to avoid the initial dictionary creation. This year, the basic system of this method was created, and the 40-part paper was used to confirm the learning function of this method. As a result, more than 90% accuracy was obtained in 4 fields, and the effectiveness of this method was confirmed.