論文 ·日本語 ·未確認
共起パターンの学習による事態間関係知識の獲得
阿部 修也 ・ 乾 健太郎 ・ 松本 裕治 ・ Shuya Abe ・ Kentaro Inui ・ Yūji Matsumoto
- 刊行年
- 2009
- 収録
- 『自然言語処理』 16(5) pp. 5_79-5_100
- 言語
- 日本語・英語
- DOI
- 10.5715/jnlp.16.5_79
- ISSN
- 1340-7619
- J-STAGE
- jnlp
- OpenAlex
- W2312315640
- MAG
- 2312315640
- URL
- https://www.jstage.jst.go.jp/article/jnlp/16/5/16_5_5_79/_article/-char/ja/
要旨
大規模コーパスから事態表現間の意味的関係の知識の獲得を目的として，実体間関係獲得手法として提案された Espresso を事態間関係に適用できるように拡張した．この拡張は主に 2 つの点からなり，(1) 知識獲得のために事態表現を定義し，(2) 事態間関係に適合するように共起パターンのテンプレートを拡張した．日本語 Web コーパスを用いて実験したところ，(a) 事態間関係獲得に有用な共起パターンが多数存在し，パターンの学習が有効であることがわかった．また行為―効果関係については 5 億文 Web コーパスから少なくとも 5,000 種類の事態対を約 66% の精度で獲得することができた．
主題
この書誌の出所
- jstage— 10.5715/jnlp.16.5_79（2026-08-12取得）
- openalex— W2312315640（2026-08-12取得）
引用
阿部 修也・乾 健太郎・松本 裕治・Shuya Abe・Kentaro Inui・Yūji Matsumoto（2009） 共起パターンの学習による事態間関係知識の獲得 『自然言語処理』 16(5) pp. 5_79-5_100
阿部2009共起パタンの学習によ