専門用語の識別と分類の為のマキシマムエントロピーモデルの利用

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トニー・マレン氏は下記に説明したPLAプロジエグトの技術用語の自動アノテーション方法の研究に深く関わっている。遺伝子、遺伝子産物、人物、場所、組織名などの言語表現の名前の自動識別やアノテーションを含む重要でかつ興味深い研究の一つである。そのような表現の識別はしばしば、専門的なテキストを高度なレベルで理解するのに大きな役割を果たす。PIAプロジェクトには2つの重要な特徴がある。(1)専門家が構築したオントロジーを使い、人手によってアノテートされたウェブページからの機械学習に基づいてウェブを自動的にアノテートできる高性能アノテーションサーバーの構築と、(2)機械学習をサポートするためのオントロジープリミティブの集合に基づいたオントロジーサーバーのデザインである。マレン氏は最大エントロピーモデルを使用した機械学習の整備や、オープンオントロジーフォージと呼ばれるPLAソフトウェアの開発、専門的なテキストの修辞的分析のような関連分野での議論に積極的に参加するなど、幾つかの分野に貢献している。その結果、われわれのソフトウェアの解説をした,"Knowledge-based Intelligent Information and Engineering Systems (KES'2003)"での会議録を収集したSpringer-Verlag社刊行の"Lecture Notes in Computer Science"に発表された。また、彼なオックスフォード大学や、タイのカセサート大学で行われた共同研究発表会でも発表を行った。来年度は彼の実験を高度な言語学知識を利用した形で拡張し、修辞的分析や述語文法項構造分析のような意味内容の自動アノテーションといったような興味深い分野へのマキシマムエントロピーモデルの一般性をテストするつもりである。