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J-GLOBAL ID:201702253496609224   整理番号:17A1002957

『分類語彙表』に対する単語親密度推定~相の類を中心に~

Word Familiarity Rate Estimation for ‘Word List by Semantic Principles’ a Case Study of Adjective
著者 (1件):
資料名:
巻: 117  号: 149(TL2017 13-37)  ページ: 45-50  発行年: 2017年07月15日 
JST資料番号: S0532B  ISSN: 0913-5685  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 英語 (EN)
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本稿では『分類語彙表』に対する単語親密度推定について論じる。『分類語彙表』のうち「相の類」7,832語の表層形に対する単語親密度情報をYahoo!クラウドソーシングを用いて収集する。527人からなる実験協力者は,当該語を「知る」「書く」「読む」「話す」「聞く」の5つの観点について,内省に基づき1-5の尺度をアンケート形式で付与する。各単語は10人の尺度情報を持つ。これらの結果をもとにBayesian linear mixed modelを用いて,単語親密度を推定する。この尺度を分類語彙表番号の意味ラベルと対照し,各概念の親密度を調査したので報告する。(著者抄録)
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