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J-GLOBAL ID：201602206654762710   整理番号：16A0004566

自然言語処理技術の現状と展望 エラー分析プロジェクトを通して 3.6 語義曖昧性解消

著者 (1件)： 新納浩幸 (茨城大 工)
資料名： 情報処理  (IPSJ Magazine)
巻： 57  号： 1  ページ： 20-21  発行年： 2015年12月15日 
JST資料番号： G0427A  ISSN： 0447-8053  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 文中の多義語の語義を識別する語義曖昧性解消について解説した。たとえば,「ドライバー」という単語には少なくとも,「自動車を運転する人」,「ねじ回しの工具」,「ゴルフのウッドクラブ1番」の3つの語義があるが,入力文中の「ドライバー」がどの語義にあてはまるのかを識別するのが語義曖昧性解消である。本稿では,一般的な教師あり機械学習を用いた語義曖昧性解消手法について説明し,その問題点として,「訓練データの不足」,「特徴抽出時に十分な特徴を抽出できていない」,および「推論の問題」について述べた。最後に,従来の教師あり機械学習の限界について論じ,教師なし機械学習によるアプローチについて述べた。した。

シソーラス用語： *意味解析 ,  自然言語処理 ,  曖昧さ ,  教師つき学習 ,  特徴抽出 ,  教師なし学習
準シソーラス用語： *語義曖昧性解消

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

引用文献 (1件)：

• 新納浩幸,村田真樹,白井清昭,福本文代,藤田早苗,佐々木稔,古宮嘉那子,乾孝司:クラスタリングを利用した語義曖眛性解消の誤り原因のタイプ分け,自然言語処理,Vol.22,No.5:to appear(2015).

タイトルに関連する用語 (6件)： 自然言語処理 ,  現状 ,  展望 ,  エラー分析 ,  プロジェクト ,  語義曖昧性解消