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Bayesian Linear Mixed Model による 単語親密度推定と位相情報付与
- 刊行年
- 2020
- 収録
- 『自然言語処理』 27(1) pp. 133-150
- 出版
- 一般社団法人 言語処理学会
- 言語
- 日本語・英語
- DOI
- 10.5715/jnlp.27.133
- ISSN
- 1340-7619
- J-STAGE
- jnlp
- OpenAlex
- W3034472415
- MAG
- 3034472415
- CiNii CRID
- 1390003825187131904
- URI
- https://repository.ninjal.ac.jp/records/3030
- NDL書誌ID
- 030312978
- CiNii NAID
- 130007854953
- URL
- https://www.jstage.jst.go.jp/article/jnlp/27/1/27_133/_article/-char/ja/
要旨
This paper presents research on word familiarity rate estimation using the 'Word List by Semantic Principles'. We collected rating information on 96,557 words in the 'Word List by Semantic Principles' via Yahoo! crowdsourcing. We asked 3,392 subject participants to use their introspection to rate the familiarity and register information of words based on the five perspectives of 'KNOW', 'WRITE', 'READ', 'SPEAK', and 'LISTEN', and each word was rated by at least 16 subject participants. We used Bayesian linear mixed models to estimate the word familiarity rates. We also explored the ratings with the semantic labels used in the 'Word List by Semantic Principles'.
主題
この書誌の出所
- jstage— 10.5715/jnlp.27.133（2026-08-12取得）
- openalex— W3034472415（2026-08-12取得）
- cinii— 1390003825187131904（2026-08-13取得）
引用
浅原 正幸・Masayuki Asahara（2020） Bayesian Linear Mixed Model による 単語親密度推定と位相情報付与 『自然言語処理』 27(1) pp. 133-150 一般社団法人 言語処理学会