ファジィ近接関係を用いた動詞シソーラスの構築

要旨

自然言語処理を行う上でシソーラスは不可欠であるが、その構築には多くの労力が必要であった。そこで、相互情報量に基づく関連度を用いたシソーラス構築の自動化手法などが提案されてきた。しかし、相互情報量を用いた関連度の計算は複雑であり、多数のシソーラスを構築する必要がある場合などには高い計算コストが問題になっていた。そこで、本研究では低い計算コストで相互情報量に基づく手法より高精度なシソーラス構築システムを構築するために、動詞間のファジィ近接関係を用いた関連度を用いたシソーラス構築システムを提案する。コーパスの出現頻度情報を反映させるために低頻度動詞の影響を排除するファジィフィルタと、高頻度名詞の影響を排除するファジィフィルタを提案し、ファジィ近接関係と組合わせて4通りの関連度を定義した。対照実験として相互情報量を用いた関連度と本手法を比較する。また、ファジィフィルタの効果を評価するために相互情報量を用いた関連度にファジィフィルタを適用した関連度も定義し、さらに4種類の関連度を定義した。EDR共起辞書から名詞と動詞の関係を共起に関わる助詞「を、に、が、は、で」毎に5種類の分類実験に用いる共起データを作成した。5種類のデータと8種類の関連度の組合わせで40通りの関連度を定義し、分類語彙表に登録されている動詞の再分類を行うことで評価を行った。さらに、本手法を用いて分類語彙表に未登録の動詞を分類し、人間が評価を行った。両方の実験の結果、助詞「で」によって共起するデータをファジィ近接関係に低頻度動詞に関するファジィフィルタを適用した関連度が最も高い評価を得た。また、データ量を変化させて計算時間を計測し、データ量が多いほど本手法による計算量低減効果が高くなることを示した。以上より、従来手法に比べて低コストで高精度な動詞シソーラス構築が可能であることを示した。

主題