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タイトル: 辞書定義文を用いた低頻度語のための語義曖昧性解消モデルの学習
著者: 白井,清昭
八木,恒和
キーワード: 語義曖昧性解消
辞書定義文
上位概念
低頻度語
Word Sense Disambiguation
Dictionary Definition
Superior Concept
Low Frequency Word
発行日: 2003-11
出版者: 情報処理学会
誌名: 情報処理学会研究報告 : 自然言語処理研究会報告
巻: 2003
号: 108
開始ページ: 127
終了ページ: 132
抄録: 近年、教師ありの機械学習が語義曖昧性解消の手法として主流となっている。しかし、教師あり学習では、コーパスにあまり出現しない単語については語義曖昧性を解消するモデルを学習することができないことが問題となる。本研究は、辞書定義文から語義の上位概念を抽出し、これを予測する確率モデルを学習することにより、低頻度語の語義の曖昧性を解消する手法を提案する。上位概念は複数の語義で共有されるため、語義そのものを予測する確率モデルを学習するときと比べて訓練データを増やす効果が得られる。評価実験の結果、低頻度語については、ベースラインと比べて再現率が大きく向上することを確認した。 : Currently, supervised machine learning techniques are mainly studied for word sense disambiguation, however, disambiguation models could not be learned for low frequency words. In order to disambiguate word senses for low frequency words, this paper proposed the method to extract superior concepts of senses from their dictionary definitions and learn the probabilistic model predicting them. Much training data were available for learning the model, because superior concepts were shared for multiple senses. According to our experiments, the recall of the proposed method remarkably outperformed that of the baseline for low frequency words.
Rights: 社団法人 情報処理学会, 白井清昭/八木恒和, 情報処理学会研究報告 : 自然言語処理研究会報告, 2003(108), 2003, 127-132. ここに掲載した著作物の利用に関する注意: 本著作物の著作権は(社)情報処理学会に帰属します。本著作物は著作権者である情報処理学会の許可のもとに掲載するものです。ご利用に当たっては「著作権法」ならびに「情報処理学会倫理綱領」に従うことをお願いいたします。 The copyright of this material is retained by the Information Processing Society of Japan (IPSJ). This material is published on this web site with the agreement of the author (s) and the IPSJ. Please be complied with Copyright Law of Japan and the Code of Ethics of the IPSJ if any users wish to reproduce, make derivative work, distribute or make available to the public any part or whole thereof. All Rights Reserved, Copyright (C) Information Processing Society of Japan.
URI: http://hdl.handle.net/10119/3303
資料タイプ: publisher
出現コレクション:f10-1. 雑誌掲載論文 (Journal Articles)

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