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文献
J-GLOBAL ID:202002251135379544   整理番号:20A0817951

複雑な単語同定のための効果的特徴を見つけるための様々なコーパスの単語頻度分布間の類似性の分析【JST・京大機械翻訳】

Analyzing Similarities between Word Frequency Distributions of Various Corpora to Find Effective Features for Complex Word Identification
著者 (1件):
資料名:
巻: 2019  号: ICDMW  ページ: 1-4  発行年: 2019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)
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複雑な単語同定(CWI)は,テキストの単純化を含む多くの更なるアプリケーションに使用するためにテキスト中の複雑な単語を同定する基本的な教育的自然言語処理(NLP)タスクである。一般コーパスからの単語周波数特徴は,複雑な単語の同定に有効であることが知られている。最近の研究では,一般コーパスからの単語頻度特徴と組み合わせて用いると,いくつかのタイプの非一般コーパス,すなわち映画サブタイトルコーパス(Peatzoldとspecia,2016)と学習者コーパス(KajiwaraとKomachi,2018)からの単語頻度特徴がCWI精度を改善した。一般的および非一般的な企業のこの組合せが改善された精度が明らかになっていない理由と同様に,有効なコーパスの組合せと他のタイプの効果的なコーパスの探索は徹底的である。非徹底的探索に寄与するために,本研究では,教師なしの方法で行うことができる様々なコーパスの単語頻度分布間の類似性を解析した。CWI共有タスクデータセットを用いた実験において,著者らの方法は,以前に報告されたコーパスの組み合わせが効果的である理由を説明することに成功し,一方,有効なコーパスを発見することに成功した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
分類
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図形・画像処理一般 

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