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J-GLOBAL ID：202002262068639816   整理番号：20A1136255

LDAトピックモデルに基づくウイグル語の教師なし語義曖昧性解消【JST・京大機械翻訳】

Unsupervised word sense disambiguation for Uyghur based on LDA topic model

著者 (3件)： Yuan Yang (中国科学院新疆理化技術研究所,新疆 烏魯木斉 830011;中国科学院大学,北京 100049;新疆民族語音語言信息処理実験室,新疆 烏魯木斉 830011) ,  Li Xiao (中国科学院新疆理化技術研究所,新疆 烏魯木斉 830011;中国科学院大学,北京 100049;新疆民族語音語言信息処理実験室,新疆 烏魯木斉 830011) ,  Yang Yating (中国科学院新疆理化技術研究所,新疆 烏魯木斉 830011;中国科学院大学,北京 100049;新疆民族語音語言信息処理実験室,新疆 烏魯木斉 830011)
資料名： Xiamen Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban  (Xiamen Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban)
巻： 59  号： 2  ページ： 198-205  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1452A  ISSN： 0438-0479  CODEN： HMHHAF  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： ウイグル語は典型的な資源希薄型言語であり、語義曖昧性解消によるコーパス資源と意味解析ツールの不足のため、従来の監督方法の実現が難しい。この問題に対して、文章の語義曖昧性解消問題類比をテキスト主題分類問題とし、LDA(latentDirichletallocation)の主題モデルを基に、ウイグル語の教師なし語義曖昧性解消モデルを提案した。主題モデルの多義語意味項目の分類性能を強化するために、3つのデータ前処理過程を加える:停止語の除去、有効語のフィルタリングと同義語の語頻度の重みの強化。実験結果は,ランダム抽出の63セットのテストサンプル集合において,このモデルの語義曖昧性解消精度が65.08%に達し,テキストサンプリングタスクにおける語義曖昧性解消の精度が61.2%に達することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 言語 ,  フィルタリング ,  *同義語 ,  無作為抽出 ,  コーパス ,  類推
準シソーラス用語： *トピックモデル ,  *語義曖昧性解消 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： LDA ,  トピックモデル ,  教師 ,  語義曖昧性解消