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J-GLOBAL ID：201202219696994403   整理番号：12A0799089

多義性を考慮した拡張固有表現のクラス判定手法

A Class Estimation Method for Extended Named Entities with Multiple Meanings

著者 (4件)： 富田準二 (NTTレゾナント) ,  富田準二 (慶応大 大学院理工学研究科) ,  福田浩章 (芝浦工大 工) ,  山本喜一 (慶応大 大学院理工学研究科)
資料名： 情報処理学会論文誌トランザクション(CD-ROM)  (情報処理学会論文誌 Computer Vision and Applications(CD-ROM))
巻： 2011  号： 2  ページ： ROMBUNNO.DETABESU,VOL.4,NO.4,34-47  発行年： 2012年04月15日 
JST資料番号： L7379A  ISSN： 1882-7772  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： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 文書からの知識抽出を行うために,詳細にクラス分けされた固有表現の辞書が必要とされている。本稿では,このような辞書の自動構築を目指し,未知語が与えられたときに,その表記が対象クラスに属するかどうかを自動判定する手法を提案する。まず,教師データとして,クラスとそのクラスに属する表記集合だけが与えられたときに,タグなしコーパスから文脈情報を取得して集約し,学習および推定を行う従来手法について検証する。この結果から,従来手法では,学習時に,多義語が教師データに含まれることによる精度の低下は小さいが,推定対象が多義語の場合に,対象とする語義以外の文脈から得られた特徴量が悪影響を及ぼし,精度の低下が大きいことを示す。次に,従来手法のように文脈情報を集約してから推定を行うのではなく,推定対象の表記が出現する個々の文脈ごとに推定を行い,推定結果であるスコアを集約することで,対象とするクラス以外の語義で,その表記が用いられている文脈の影響を軽減する手法を提案する。本手法では,使用頻度の少ない語義に対するクラス判定の精度を向上させることができるため,タグなしコーパスを増やすことで多義語が持つ複数の語義を網羅的に獲得できるようになることを示す。(著者抄録)

シソーラス用語： *情報抽出 ,  用語 ,  データ ,  *コーパス ,  辞書 ,  精度 ,  機械学習 ,  文脈 ,  *自然言語処理 ,  定義 ,  頻度
準シソーラス用語： *知識抽出 ,  未知語 ,  教師データ ,  語義

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  情報加工一般  (AC05010A) ,  自然語処理  (JE06000L)

引用文献 (19件)：

• 1) 市村由美,齋藤佳美,酒井哲也,國分智晴,小山 誠:固有表現抽出と回答タイプ体系が質問応答システムの性能に与える影響電子情報通信学会論文誌D-II, Vol.J88-D-II, No.6, pp.1067-1079(2005).
• 2) 永田昌明,齋藤邦子,松尾義博:日本語自然文検索システムWeb Answers,言語処理学会第12回年次大会(2006).
• 3)浅野久子,平野 徹,小林のぞみ,松尾義博:Web上のロコミを分析する評判情報インデクシング技術,NTT技術ジャーナル, Vol.20, No.6, pp.12-15(2008).
• 4) Grishman, R. and Sundheim, B.: Message Understanding Conference-6: A brief history, Proc. 16th International Conference on Computational Linguistics, Morris-town, NJ, USA, Association for Computational Linguistics, pp.466-471 (1996).
• 5) Sekine, S. and Isahara, H.: IREX: IR and IE evaluation project in Japanese, LREC-00, pp.1475-1480 (2000).

タイトルに関連する用語 (5件)： 多義性 ,  拡張 ,  固有表現 ,  クラス ,  手法