抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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多くの自然言語処理に基づく知的システムでは,構文解析を実行する最初のタスクである。しかし,次の段階で,多くのシステムはしばしば限られた数の解析構造を処理する可能性をもっている。問題をシステムによって認識されるどのような構文解析決定することである。システムでできる構文構造の決定は,認識可能な構文解析の与えられたクラスの一つに解析された文の「分類」の課題として考慮した。本論文では,事前に定義された浅部構造のセットにベトナム厚切り文をマッピングする方法を提案することにより,この問題を扱った。また,Apache OpenNLPツール(Tokenizer,POSタガー,チャンカー)と機能的品詞(FPOS)tagsetを用いた原文の語いとチャンク句を標識。機能文法の基礎に基づいて,新しい語彙タグを定義し,Penn Treebank tagsetと結合して,著者らのFPOS tagsetを構築した。浅い構造は有限のセットのために,パーザを使用することの代わりに,ここでは,マッピングプロセスのためのルールベースアルゴリズムを提案した。共通通信のベトナムを用いた場合は現実経験に従って変換規則を確立した。実験は,試験文の主要に成功裏に会話とアルゴリズムは異なる言語に対して適用できることを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
