確率的論理による多様な言語学的知識を利用した事象－項関係及び照応関係の複合推定

使用概率逻辑使用各种语言知识对事件术语关系和回指关系进行复合估计

• 批准号: 11J04054
• 负责人: 吉川 克正
• 金额: $ 0.83万
• 依托单位: Tokyo Institute of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2011
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2011 至 2013-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-11J04054/
• 关键词: 述語項構造解析; Markov Logic; 文圧縮; 文書自動要約

今年度は,高精度の述語項構造解析器を作ること,述語項構造を利用した応用を考えることで,その有用性を確かめることを主な目標とした.また,早期修了による博士取得を目指し,短期間で一定の成果を出せるように計画した.高精度の述語項構造解析器は日本語を対象として作り,2011年夏の時点において,最高の性能を実現するまでに至った.手法には計画書通り,確率的論理の一つである,Markov Logicを利用しており,従来法では導入することが困難な確率的制約を実装することによって,高い性能を実現した.この成果はIJCNLP2011において発表を行っており,一定の評価を得られたものと考える.次に述語項構造解析を利用した応用として,文圧縮という課題を選んだ.文圧縮は文書自動要約の要素技術であり,一つの文の冗長性を排除することにより,情報量の欠損を抑えながら,短く簡易な文を作るという課題である.この文圧縮において,述語項構造を考えてやることで,文の骨格を効率よく残すこと,また,必須格と呼ばれる,事象において必要性の高い項を積極的に残すという戦略をとることで,情報量の欠損を最小限に抑えられるものと考えたのである.例を挙げると,-ある晴れた日,太郎は図書館に行った.という元の文に対して,(a.太郎は図書館に行った),(b.晴れた日,太郎は行った),(c.ある晴れた日,図書館に行った),これら3つの圧縮文があったと仮定する時,文aを出力することが妥当なのは人間が見れば瞭然であるが,システムにとっては容易ではない.これは,「行った」という事象が「誰が,どこに」という2つの項を必要とすることを制約としてやることでようやく実現可能になる.こういった述語項構造を利用した制約により,文圧縮の性能を大幅に向上させることができるのを確認した.この成果については既にACLという国際会議へ投稿し,現在査読を待っている状態にある.

This year, high-precision parsers are built to make sure that they are useful and useful. In the early stage, the doctor got the target, and in the short term, he was sure to get the results. A high-precision parser is built for the Japanese computer, and the highest performance can be seen at the end of the day at the end of the summer 2011. The technique is easy to understand, and the accuracy is improved as soon as possible. Markov Logic makes use of the information to determine the accuracy of the accuracy, and the high performance is effective. The results show that the IJCNLP2011 table has a lot of data, so you must be sure to get the results. In the second statement, the analysis is made by using the information system, and the text is used to analyze the problem. The automatic outline of the text contains the elements and technical information, the lengthy text eliminates the problem of information, the amount of information is insufficient, and the short text is easy to read. In this article, you can tell me that there is a lack of information in this paper, that is, the rate of disability, the rate of disability, the For example, if it's sunny, it's sunny, and Taro will be fine. There is a lot of money, (a. Taro, (b.) On a sunny day, Taro will enjoy a sunny day. On sunny days and sunny days, please do not know what to do.), please do your best to make sure that the people are not aware of the weather, and that it is easy to do so. It is necessary to make sure that it is necessary to make sure that it is possible that there is a problem. In this paper, we use the information to make sure that the performance is significantly higher than that of the previous one. As a result of the ACL contribution to the International Conference, we are now waiting for the status of the contribution.

项目成果

Jointly Extracting Japanese Predicate-Argument Relation with Markov Logic

• 发表时间: 2011-11
• 作者: Katsumasa Yoshikawa;Masayuki Asahara;Yuji Matsumoto