文献

J-GLOBAL ID：201702282822389072   整理番号：17A0124831

新単語抽出のための新しい教師なし法【Powered by NICT】

A novel unsupervised method for new word extraction

著者 (4件)： Mei Lili (Beijing Engineering Research Center of High Volume Language Information Processing and Cloud Computing Applications, Department of Computer Science and Technology, Beijing Institute of Technology) ,  Huang Heyan (Beijing Engineering Research Center of High Volume Language Information Processing and Cloud Computing Applications, Department of Computer Science and Technology, Beijing Institute of Technology) ,  Wei Xiaochi (Beijing Engineering Research Center of High Volume Language Information Processing and Cloud Computing Applications, Department of Computer Science and Technology, Beijing Institute of Technology) ,  Mao Xianling (Beijing Engineering Research Center of High Volume Language Information Processing and Cloud Computing Applications, Department of Computer Science and Technology, Beijing Institute of Technology)
資料名： Science China. Information Sciences  (Science China. Information Sciences)
巻： 59  号： 9  ページ： 092102-1-092102-11  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2579A  ISSN： 1674-733X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 新しい語が文章チャンキングと感情分析のような多くのNLPタスクに利益をもたらすことができた。しかし,新語は通常固定言語パターンを持ち,既存単語の新しい意味を持つ現れもしないので,自動新語抽出は困難な作業である。これらの問題を解決するために,本論文では,新語を抽出する新しい方法を提案した。ドメイン特異性を考慮するだけではなく,複数の統計的言語知識を組み合わせたものである。最初に,新しい単語の候補リストを得るためにフィルタリングアルゴリズムを実行した。,トップランクの新語を抽出するために統計的言語知識を用いた。実験結果は,この提案した方法は,中国語と英語コーパスの両方で新しい単語の多数を抽出でき,最新技術手法の性能を上回る顕著なことを示した。さらに,ここではまた,提案手法では,新語を含むコーパスを用いた中国語単語セグメンテーションの精度を10%増加を示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 中国語 ,  英語 ,  言語 ,  コーパス ,  *単語 ,  セグメンテーション
準シソーラス用語： 特異性 ,  感情分析 ,  チャンキング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 新語抽出 ,  単語セグメンテーション ,  領域特異性 ,  統計的言語知識 ,  領域単語抽出

分類 (2件)： 音響信号処理  (BB03050C) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 単語 ,  教師 ,  法