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J-GLOBAL ID：201802242064995054   整理番号：18A0445433

インドネシア品詞タガー隠れMarkovモデルベースの形態解析【Powered by NICT】

Morphology analysis for Hidden Markov Model based Indonesian part-of-speech tagger

著者 (3件)： Muljono (Informatics Engineering Department, Dian Nuswantoro University, Semarang, Indonesia) ,  Afini Umriya (Informatics Engineering Department, Dian Nuswantoro University, Semarang, Indonesia) ,  Supriyanto Catur (Informatics Engineering Department, Dian Nuswantoro University, Semarang, Indonesia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICICoS  ページ： 237-240  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 品詞(POS)タグ付けは,自然言語処理(NLP)において重要な役割を果たしている。単語を分類しそのタグに,名詞,動詞,代名詞など。多くの品詞タグ付けアプローチは時間を要するタスクであるマニュアル品詞タグ付けを解決するために開発した。隠れMarkovモデル(HMM)は,品詞タグ付けのためのに広く用いられている統計的方法である。インドネシア言語では,HMMは,語彙外(OOV)単語問題と貼付を扱う接辞木法による改善された。問題は接辞木は接語を処理するためにいかなる情報も提供しなかった。それ故,本研究は,インドネシアの品詞(POS)タグ付けのための形態解析を提案した。形態分析とH MMとしてMorphIndを品詞タグ付けの性能を改善した。実験では,訓練のための10,000トークンと試験のためのトークン3,000であった。を三つの異なる試験体を作製それぞれが10%,20%,および30%OOV語から構成されている。実験結果は,提案した方法が他の方法に比べて優れた性能を達成することを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 統計的方法 ,  自然言語処理 ,  マニュアル ,  言語 ,  単語 ,  *品詞 ,  動詞 ,  名詞 ,  語の問題 ,  *インドネシア共和国 ,  *隠れMarkovモデル ,  トークン
準シソーラス用語： 品詞タグ付け ,  代名詞 ,  タグ付 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (4件)： インドネシア ,  品詞 ,  隠れMarkovモデル ,  形態解析