抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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パラフレーズの生成および認識における最も重要な課題は広範囲のカバレッジを持つパラフレーズ知識ベースを開発することになる。表層レベルでは必ずしも表現するべきではないパラフレーズのカバレッジを実現するために,研究者達は,一般的変換パターンを用いてそれらを表現する試みを行ってきた。しかしながら,このアプローチではこれらパターンの各インスタンスがパラフレーズペアを表現するかどうかを評価するための実用的な手法がまったく存在しないため,偽りのパラフレーズを回避することができない。本論文では,特に述語句の形態-構文パラフレーズをターゲットとした,そのような自動生成パラフレーズの適切性の計測方法について論じた。ここではまず,表現ペアがパラフレーズとして認められる条件を満たさなければいけない基準の仕様記述を行った。この基準を基礎として,次に,それぞれ他のパラフレーズとして任意の表現ペアの適切性を定量化するためにいくつかの測度について検討した。既存測度に加えて,二つの異なるコンポーネントから構成される確率モデルについて検討した。この確率モデルの第一コンポーネントは自動生成表現の文法的正しさを定量的に表現する構造型N-gram言語モデルである。第二のコンポーネントでは,分散仮説に基づいて,任意の表現ペアの持つ意味的同値性および置換可能性の近似を行う。経験的実験を通して,ここでは,1)形態-構文パラフレーズの構成類似性と結合する形で,文脈類似性の有効性,2)述語句の特徴表現のためのWebの有能性,を見つけた。(翻訳著者抄録)