類似した動作や状況を検索するための意味役割及び動詞語義付与システムの構築(第1回集合知シンポジウム〜言語処理が紡ぎ出す未来〜)

Material type: 文書・図像類

Author: 竹内, 孔一ほか

Publisher: 一般社団法人電子情報通信学会

Publication date: 2010-01-18

Material Format: Digital

Capacity, size, etc.: -

NDC: -

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Note (General)：: 本研究では類似した動作や状態を検索するための基礎技術として,動作表現の類似関係を付与する項構造付与システムを構築している.項構造とは動詞と名詞の係り関係まで含めて動作の共通部分を記述するもので,例えば「XがYを逮捕する」「Yを捕まえる」には概念を共通していることを示す.本研究ではすでに,4425語(...

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Material Type: 文書・図像類
Title: 類似した動作や状況を検索するための意味役割及び動詞語義付与システムの構築(第1回集合知シンポジウム〜言語処理が紡ぎ出す未来〜)
Author/Editor: 竹内, 孔一
土山, 傑
守屋, 将人
森安, 祐樹
Author Heading: 竹内, 孔一
土山, 傑
守屋, 将人
森安, 祐樹
Publication, Distribution, etc.: 一般社団法人電子情報通信学会
Publication Date: 2010-01-18
Publication Date (W3CDTF): 2010-01-18
Alternative Title: Construction of Argument Structure Analyzer Toward Searching Same Situations and Actions
Periodical title: 電子情報通信学会技術研究報告. NLC, 言語理解とコミュニケーション
No. or year of volume/issue: 109 390
Volume: 109
Issue: 390
Pages: 1-6
ISSN (Periodical Title): ISSN : 0913-5685
Text Language Code: jpn
Target Audience: 一般
Note (General): 本研究では類似した動作や状態を検索するための基礎技術として,動作表現の類似関係を付与する項構造付与システムを構築している.項構造とは動詞と名詞の係り関係まで含めて動作の共通部分を記述するもので,例えば「XがYを逮捕する」「Yを捕まえる」には概念を共通していることを示す.本研究ではすでに,4425語(7473語義)の動詞に対して動詞間の項構造関係をシソーラス形式で整理して公開している.そこでこのオントロジーを基に規則ベースの項構造付与システムの構築を行った.本報告では項構造付与に必要なサブタスクとして,慣用句同定,複合名詞内係関係同定,主動詞探索を取り上げ事例による語義決定法について述べる.また,現状での語義付与精度について簡単な評価実験を行う.
This manuscript proposes an argument structure analyzer that can identify verb meanings and semantic roles of their arguments from not only for sentences but compound nouns. The motivation of development of this analyzer is we need a tool to find the same or quasi-same situations, actions and changes in events. For this purpose various levels of paraphrases should be identified taking into account context, however, the proposed analyzer focus on providing lexicon-based paraphrasable relations i.e., matching "employ/use/utilize these tools" and "employment of these tools''. In this paper we clarify how we construct the modules of the analyzer, i.e., identification of idioms, deverbal-noun-argument identification in compound nouns, identification of content verbs, and identification of predicate verb semantics and their semantic roles on the basis of example based matching. The base data of verb meanings we use is a Japanese Verb Thesaurus build in our previous work and freely distributed.
Source: https://ousar.lib.okayama-u.ac.jp/files/public/4/49878/20160528095723976553/IEICE_NLC_109_390_1_6.pdf
https://ousar.lib.okayama-u.ac.jp/files/public/4/49878/20160528095723976553/IEICE_NLC_109_390_1_6.pdf
Access Restrictions: 限定公開
Rights (production): 一般社団法人電子情報通信学会
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