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J-GLOBAL ID：201502220813156962   整理番号：15A0789609

文脈・語義対応の階層ベイズ推定による教師なし語義曖昧性解消

Hierarchical Bayesian word sense disambiguation for mapping context space to sense space

著者 (5件)： 谷垣宏一 (三菱電機 情報技総研) ,  谷垣宏一 (早稲田大 国際情報通信研セ) ,  徳本修一 (三菱電機 情報技総研) ,  撫中達司 (三菱電機 情報技総研) ,  匂坂芳典 (早稲田大 国際情報通信研セ)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2015  号： NL-220  ページ： VOL.2015-NL-220,NO.5 (WEB ONLY)  発行年： 2015年01月12日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
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： 語彙を限定しない語義曖昧性解消(all-words WSD)のための新しい教師なし学習モデルを提案する。all-words WSDは,辞書知識を言語処理に活用する基礎技術として実用化が期待されるが,識別対象である語義は種類が膨大でかつ分布がドメインに強く依存する性質があり,ラベル付きコーパスの構築を前提とする教師あり学習では実用化を見込むことが難しい。提案法は,ラベルなしコーパスの語と膨大な語義の間に自然な対応を推定するため,2つの制約をモデル化する:1)類似した文脈に出現する語群の語義は,互いの語義からの外挿に従う。2)同じ語の各出現における語義は,単語タイプ毎の事前分布に従う。これらの相補的制約を単一の階層ベイズモデルに統合し,教師なしall-words WSDを実現する。SemEvalデータセットを用いた実験結果より提案法の有効性を示す。(著者抄録)

シソーラス用語： *自然言語処理 ,  曖昧さ ,  *教師なし学習 ,  Bayes推定 ,  コーパス ,  標本抽出 ,  モンテカルロ法
準シソーラス用語： *語義曖昧性解消 ,  Gibbsサンプリング ,  Markov連鎖モンテカルロ法

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

引用文献 (24件)：

• Miller, G. A.: WordNet: a lexical database for English, Communications of the ACM, Vol. 38, No. 11, pp. 39-41(1995).
• Agirre, E. and Edmonds, P.: Word sense disambiguation: Algorithms and applications, Vol. 33 (2006).
• Resnik, P. and Yarowsky, D.: A perspective on word sense disambiguation methods and their evaluation, Proc. ACL SIGLEX workshop on tagging text with lexical semantics, pp. 79-86 (1997).
• Navigli, R.: Word sense disambiguation: A survey, ACM Computing Surveys (CSUR), Vol. 41, No. 2, p. 10(2009).
• Agirre, E. and Soroa, A.: Personalizing pagerank for word sense disambiguation, Proc. EACL 2009, pp. 33-41(2009).

タイトルに関連する用語 (6件)： 文脈 ,  語義 ,  階層ベイズ ,  推定 ,  教師 ,  語義曖昧性解消