自動構文解析からの高品質依存性選択に対する言語非依存アプローチ

JIN Gongye; KAWAHARA Daisuke; KUROHASHI Sadao

文献

J-GLOBAL ID：201502269031919353 整理番号：15A0127771

自動構文解析からの高品質依存性選択に対する言語非依存アプローチ

Language-independent Approach to High Quality Dependency Selection from Automatic Parses

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巻： 21 号： 6 ページ： 1163-1182 発行年： 2014年12月15日
JST資料番号： L3934A ISSN： 1340-7619 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：日本 (JPN) 言語：英語 (EN)

知識獲得タスクは品詞タギングおよびパージングのような基本的な解析技術に強く依存している。特に依存性パージングは,述語-変数構造に関連した知識獲得のために広く用いられている。そのようなタスクに対し,依存性パージングの性能は,ターゲット言語に拘わらず,獲得された知識の品質を決定することが可能である。従って,依存性パージング誤りの削減と高品質依存性の選択は極めて重要である。本研究では,自動パージングから高品質依存性を自動的に選択するための言語非依存アプローチを提案した。依存性パージングの精度に影響を及ぼす複数の側面を考慮することにより,高信頼依存性の教師つき分類のための特徴集合を生成した。7種の言語上での実験を行い,その結果,提案アプローチが依存性パージングから高品質依存性を効果的に選択できることを示した。(翻訳著者抄録)

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パターン認識 , その他のオペレーションズリサーチの手法 , 人工知能

引用文献 (21件)：

Chen, W., Kazama, J., Uchimoto, K., and Torisawa, K. (2009). “Improving Dependency Parsing with Subtrees from Auto-Parsed Data.” In Proceedings of EMNLP 2009, pp. 570-579.
Dell’Orletta, F., Venturi, G., and Montemagni, S. (2011). “ULISSE: An Unsupervised Algorithm for Detecting Reliable Dependency Parses.” In Proceeding of CoNLL 2011, pp. 115-124.
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Hajič, J., Ciaramita, M., Johansson, R., Kawahara, D., Martí, M. A., Màrquez, L., Meyers, A., Nivre, J., Padó, S., Štěpánek, J., Straňák, P., Surdeanu, M., Xue, N., and Zhang, Y. (2009). “The CoNLL-2009 Shared Task: Syntactic and Semantic Dependencies in Multiple Languages.” In Proceedings of the 13th Conference on Computational Natural Language Learning (CoNLL 2009): Shared Task, pp. 1-18, Boulder, Colorado. Association for Computational Linguistics.

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