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タイトル: テキストの可読性を高める構造的書換えモデルの研究
その他のタイトル: Study on a structural paraphrase model for improving the readability of texts
著者: 島津, 明
著者(別表記): Shimazu, Akira
キーワード: 書換え
テキスト構造
可読性
自然言語処理
法令工学
発行日: 31-May-2018
抄録: 本研究は、テキストによる情報伝達の高度化に向けて、可読性を高める構造的書換え法を明らかにすることを目的とする。従来の研究が単語数や文数などに着目するのに対し、文の並び方や論理構造などのテキスト構造に着目する。国民年金法の条項などを分析し、要件効果構造を明確にし機械的に書換えるという視点から構造的書換えの枠組みを決めた。同法の約300条項を対象に、元文、構造的書換え、形態素構造、要件効果構造などからなるコーパスを作成した。4段階からなる構造的書換え法を提案し、前半部に機械学習を適用し、実験により可能性を示した。可読性の被験者実験を行い構造的書換えの有効性及び問題点を確認した。:This study aims to clarify a method for paraphrasing texts structurally to improve the readability towards advanced text-based communication. The study focuses on text structures such as sentence arrangement and logical structure, whereas past studies focus on the number of words, sentences and so on. Analyzing paragraphs of National Pension Act mainly, we formed a structural paraphrase framework from the viewpoint of clarifying requisite-effectuation structures and paraphrasing mechanically. We made a corpus containing original texts, structural paraphrases, morphological structures, requisite-effectuation structures and so on, covering about 300 paragraphs among the Act. We proposed a structural paraphrase method consisting of four stages, showed the possibility by the experiment applying machine learning to the first half stages. We also confirmed the effectiveness of the structural paraphrases by the subjective experiment and the problems in the experiment.
記述: 挑戦的萌芽研究
研究期間:2015~2017
課題番号:15K12094
研究者番号:60293388
研究分野:自然言語処理
言語: jpn
URI: http://hdl.handle.net/10119/15414
出現コレクション:平成29年度 (FY 2017)

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