並列タイトル等クラウドソーシング ニ ヨル イミ フレーム ト カク フレーム トノ タイオウズケ
Kuraudosōshingu ni yoru imi furēmu to kaku furēmu tono taiōzuke
Linking semantic frames and case frames using crowdsourcing
一般注記type:text
本研究では、研究代表者が構築中のトップダウン・アプローチによる「日本語フレームネット」（JFN）と、ボトムアップ・アプローチにより自動構築された「京大格フレーム」（KCF）とを対応づけることで、双方の資源の利点を享受することを狙った。意味フレームに基づく大規模な言語資源の構築にクラウドソーシングを用いた研究はこれまで皆無である。
本研究の提案手法には２つの特徴がある。一つは、JFNとKCFとの対応付けを大規模・高速・低コストで行うためにクラウドソーシングを用いたことである。もう一つは、JFN意味フレームとKCF格フレームを、直接ではなく例文を介して対応づけたことである。これによりクラウドソーシングを精度良く実施でき、またKCF格フレームの自動構築の再実行が可能となった。
2018年度は、２つ以上のJFN意味フレームを持つ37述語についての対応付けに関するクラウドソーシング結果を詳細に分析した。３つ以上のJFN意味フレームを持つ63述語のクラウドソーシングを行ない、その結果を詳細に分析した。クラウドソーシング手法をとることで、JFN意味フレームの定義の見直しが網羅的に可能となることが判明した。さらに、JFN意味フレームタグ付きコーパスの大幅な増量への道筋が明確化した。
研究成果は、3件の国際ワークショップ（LREC2018・マルチリンガルフレームネット・コンスラクティコンに関する国際ワークショップ、国立国語研究所・フレーム意味論とフレームネットに関する国際ワークショップ、ライプチッヒ大学・マルチリンガルフレーム意味論に関する国際ワークショップ）、１件の国内学会（言語処理学会第25回年次大会）、1件の研究発表会（国立国語研究所共同研究）にて行った。
The aim of the project was to link Japanese FrameNet (JFN) annotated sentences and Kyoto University Case Frames (KCF) example sentences that share the same meaning of a Japanese predicate (i.e., a verb, an adjective, or an adjectival noun), by way of crowdsourcing. JFN assigns a "semantic frame" (a script-like conceptual structure that describes a particular type of situation, object, or event along with its participants and props, assumed in the theory of Frame Semantics) to each sense of Japanese words (mostly verbs, adjectives, adjectival nouns, and nouns). Each "case frame" in KCF, on the other hand, is a predicate-argument structure. Whereas JFN has been constructed manually so far, KCF was automatically constructed from 10 billion Japanese sentences taken from Web pages. By linking JFN annotated sentences and KCF example sentences that share the same meaning of a predicate, we aimed at increasing the size of JFN and also adding semantic information to KCF. We use JFN semantic frames to link the sentences in the two resources. We crowdsourced this task to ensure rapid and large-scale mappings between the two. Our preliminary results suggest that the proposed crowdsourcing method for linking the resources via semantic frames is promising. We presented our findings at three international workshops, a conference in Japan, and a workshop at the National Institute for Japanese Language and Linguistics.
一次資料へのリンクURLhttps://koara.lib.keio.ac.jp/xoonips/modules/xoonips/download.php?koara_id=2018000005-20180063
連携機関・データベース国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）