グラフ構造に基づく同時クラスタリングを利用した動詞の属性クラスの抽出

Material type: 文書・図像類

Author: 竹内, 孔一

Publisher: 情報処理学会

Publication date: 2007-11-19

Material Format: Digital

Capacity, size, etc.: -

NDC: -

View All

Notes on use

Note (General)：: 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...

Search by Bookstore

Holdings of Libraries in Japan

This page shows libraries in Japan other than the National Diet Library that hold the material.

List of Cooperating Institutions and Databases

Please contact your local library for information on how to use materials or whether it is possible to request materials from the holding libraries.

other

Okayama University Scientific Achievement Repository
Digital
You can check the holdings of institutions and databases with which 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ） is linked at the site of 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）.
Okayama University Scientific Achievement Repository

Search by Bookstore

Bibliographic Record

You can check the details of this material, its authority (keywords that refer to materials on the same subject, author's name, etc.), etc.

Digital

Material Type: 文書・図像類
Title: グラフ構造に基づく同時クラスタリングを利用した動詞の属性クラスの抽出
Author/Editor: 竹内, 孔一
Author Heading: 竹内, 孔一
Publication, Distribution, etc.: 情報処理学会
Publication Date: 2007-11-19
Publication Date (W3CDTF): 2007-11-19
Alternative Title: Constrution of Semantic Verb Class Using Graph-Based Co-clustering Approach
Periodical title: 情報処理学会研究報告. 自然言語処理研究会報告
No. or year of volume/issue: 2007 113
Volume: 2007
Issue: 113
Pages: 39-44
ISSN (Periodical Title): ISSN : 0919-6072
Text Language Code: jpn
Target Audience: 一般
Note (General): 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.
Source: https://ousar.lib.okayama-u.ac.jp/files/public/4/47731/20160528085725738643/ipsj_sigtr_2007_113_39-44.pdf
https://ousar.lib.okayama-u.ac.jp/files/public/4/47731/20160528085725738643/ipsj_sigtr_2007_113_39-44.pdf
Access Restrictions: 限定公開
Rights (production): ここに掲載した著作物の利用に関する注意本著作物の著作権は情報処理学会に帰属します。本著作物は著作権者である情報処理学会の許可のもとに掲載するものです。ご利用に当たっては「著作権法」ならびに「情報処理学会倫理綱領」に従うことをお願いいたします。Notice for the use of this material The copyright of this material is retained by the Information Processing Society of Japan (IPSJ). This material is published on this web site with the agreement of the author (s) and the IPSJ. Please be complied with Copyright Law of Japan and the Code of Ethics of the IPSJ if any users wish to reproduce, make derivative work, distribute or make available to the public any part or whole thereof. All Rights Reserved, Copyright (C) Information Processing Society of Japan.
Data Provider (Database): 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）
https://irdb.nii.ac.jp
Original Data Provider (Database): 岡山大学 : 岡山大学学術成果リポジトリ