並列タイトル等Constrution of Semantic Verb Class Using Graph-Based Co-clustering Approach
一般注記出版タイプ： VoR
テキスト中に現れる動詞と名詞の格関係を利用して動詞のクラスタリングを行い意味的に類似の集合の構築を目指す．ここでの問題は名詞と動詞はそれぞれ多義であり，かつその語義が観測可能でないことである．本稿ではある名詞の集合と動詞の集合がなすクラスタがある１つのクラスタ (ある潜在的な意味クラスタ) に属すると考え，同時共起クラスタリングを適用する．Web の５億文のデータから獲得された格フレームデータ，ならびに毎日新聞 91 から 98 年を利用して得られた動詞集合について評価することで，本手法により大量のデータがあれば質の良い動詞集合が得られることを明らかにする．
This paper presents our ongoing research for clustering Japanese verbs for constructing Japanese verb lexicon which is founded on the theory of lexical conceptual structure (LCS). The key issue of this research is how to extract a core cluster of Japanese verbs with a highly relating cluster of nouns because not only verbs but also nouns are polysemouns words. In this paper we applied an approach of co-clustering on the basis of graph sctructure into clustering task of verbs and nouns, and present experimental results on Japanese Verb-Case-Noun data from both large Web corpus and Maichini news paper corpus from 1991 to 1998.
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