「の」型名詞句における係り受け規則の自動生成法

• 中井 慎司

  鳥取大学 工学部

• 池原 悟

  鳥取大学 工学部

• 白井 諭

  NTTコミュニケーション科学研究所

書誌事項

タイトル別名

• Automatic Generation of Dependency Rules for Japanese Noun Phrases with Particles "no"

抄録

本稿では、構造に多義を持つ日本語名詞句の中でも、基本的でかつ高頻度で現れる「AのBのC」を対象に、名詞の意味属性を用いた係り受け規則の自動生成法を提案する。この手法は名詞句の持つ意味的な構造に着目して、1つの名詞句学習データから、3つの名詞A、B、C間の意味的係り受け規則(3タイプ、計7種類)を自動生成する。次に、得られた係り受け規則を別の名詞句標本データ(10, 021個)に汎用規則(1, 2, 3次元規則の順)から適用した結果、判定率96.0%、適合率88.4%の精度で係り先が判定でき、最終的な正解率は85.1%であった。これより、提案した方法は、名詞句の特徴をよく捉えた、精度の高い係り受け規則が得られることが分かった。

収録刊行物

• 電子情報通信学会技術研究報告. NLC, 言語理解とコミュニケーション

  電子情報通信学会技術研究報告. NLC, 言語理解とコミュニケーション 98 (53), 15-22, 1998-05-15

  一般社団法人電子情報通信学会

キーワード

• 名詞句解析
• 係り受け規則
• 機械学習
• 汎化

詳細情報

• CRID: 1572824502299501312
• NII論文ID: 110003278435
• NII書誌ID: AN10091225
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • CiNii Articles