深い意味アノテーションのための時間依存歴史的シソーラス・ベース意味論的タガー【Powered by NICT】

Piao Scott; Dallachy Fraser; Baron Alistair; Demmen Jane; Wattam Steve; Durkin Philip; McCracken James; Rayson Paul; Alexander Marc

文献

J-GLOBAL ID：201702228269943918 整理番号：17A1385384

深い意味アノテーションのための時間依存歴史的シソーラス・ベース意味論的タガー【Powered by NICT】

A time-sensitive historical thesaurus-based semantic tagger for deep semantic annotation

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資料名：
巻： 46 ページ： 113-135 発行年： 2017年
JST資料番号： T0677A ISSN： 0885-2308 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：イギリス (GBR) 言語：英語 (EN)

自然言語データから意味関連情報の自動抽出と解析は,多くの研究分野で重要な課題となっている,自然言語処理(NLP),テキストマイニング,コーパス言語学,およびデータ科学など。そのような情報抽出と分析の重要な側面は,意味論的タグ付けを用いた言語データの意味的アノテーションである。実際には,種々の意味的アノテーションツールは,異なるレベルの意味的アノテーションの,文書の話題,意味役割ラベリング,名前付きエンティティまたはイベントなどを行うように設計した。現在,既存の意味的アノテーションツールの大部分は言語データにおける部分的コア意味情報を同定し,タグが,現代言語コーパスの場合にのみ適用可能である傾向がある。そのような意味分析器は,色々な目的に対して有用であることが証明されているが,または全語タグ付け,は全ての字句単位の深い意味を注釈できることを意味的アノテーションツールは言語データの深部,包括的意味解析のためのまだが望ましい。進行中,過去400年間の年代測定テキストによる歴史的コーパスを提供する大規模ディジタル化努力により,特に挑戦的な視点は,時間の経過とともに有意な単語の意味変化に直面したアノテーションを適応させる必要がある。本論文では,新しい意味論的タグ付け(歴史的シソーラス意味論的タグ付け)の開発について報告し,本研究で直面する課題を論じた。この新しい意味論的タグ付けは,既存のNLPツールに基づいているとオックスフォード英語辞書に関連した大規模歴史的英語シソーラスを組み込んでいる。文脈的曖昧性解消アルゴリズムを用いて,このツールは約225,000の意味論的概念と4,033主題意味カテゴリーを含むことを歴史的に有効な高細粒意味論的分類方式による字句単位を注釈することができた。新規性の観点から,歴史的英語データを処理する,単語の歴史的使用と英語の歴史的形態のためのスペリング変異体正規化に関する豊富な情報を適応させた。さらに,その出力を適応させるためにテキストの出版日付に関する知識を利用することができる。著者等の評価では,システムは個々の試験テキストに77.12%から91.08%の範囲の有望な精度を達成した。時間依存法の適用3.54%,平均1.72%の結果を改善した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

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自然語処理 , 情報加工一般 , 人工知能

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