事象情報の文間授受に基づく英語文章の文脈解析パ-ザの研究

基于事件信息句间交换的英语句子上下文分析解析器研究

基本信息

批准号：
08780350
负责人：
角田達彦
金额：
$ 0.77万
依托单位：
Kyoto University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
财政年份：
1996
资助国家：
日本
起止时间：
1996 至无数据
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究の狙いは,文脈を事象の連鎖として扱い,事象フレームによって明確に文脈情報を記述することによって,フレーム内容の推移追跡に重点をおいた意味解析パ-ザを作ることである.具体的には文脈に必要な情報を辞書とコーパスから話題・場面の観点で獲得し,それを実際の文章に適用して有効性を示した.有効性は,文章内での多意義性解消,係り受け先の特定,照応解決によって評価を行なっている.多義性解消に関しては,形態素処理のみ施した文章に対し,獲得した知識を適用した結果,知識に関係した名詞に対しては9割の正答率で,そして知識に関係しない名詞は1割以下の誤り率でスルーさせることができることがわかった.この知見に基づき,実際の文脈依存解析パ-ザを作成した.係り先解消に関しては,従来解決の困難であったforという前置詞に絞り,その前後の4語の統計をコーパス上で求めた結果を未知のコーパスに適用した結果,精度の向上が見られた.また,同時に多義性も解消できることがわかった.現在,他の前置詞の係り先を求める情報をコーパスから獲得する研究と,パ-ザの実装を行なっており,研究公開準備中である.照応解決に関しては,形態素解析と語の位置程度の情報でかなり精度の良いものが作成できる知見が得られた.そして間接照応を解決するためにコーパス上から知識を獲得する研究を現在進めている.その成果の公開は準備中である.以上の三つの処理は独立に進められ,相互依存はほとんどないため,最後に同じパ-ザ上で容易に統合可能であることがわかった.応用面として,情報抽出・検索によって手法の有効性を示した.上の方法は言語によらず一般性があり,その一つとして,新聞記事の関連記事を精度よく抽出することが可能となった.語の共起頻度や位置,一般性を反映した重みづけを行ない,記事ごとに重要と思われる語を知識として取り出し,他の記事の検索に用いることに応用した.その結果,二週間の範囲の3000記事から8割以上の正解率で,関連する記事を取り出すことが可能となった.

这项研究的目的是创建一个语义分析系统，该系统专注于通过将上下文视为事件链，并使用事件框架清楚地描述上下文信息，以跟踪框架内容的发展。具体而言，上下文所需的信息是从字典和语料库中获取的主题和场景，并将其应用于实际文本以证明其有效性。通过消除文本中的多句子，识别接受者并分析解决方案来评估有效性。关于歧义分辨率，对于仅被词法处理的句子，应用了获得的知识，发现与知识相关的名词可以通过90％的正确答案率忽略，并且与知识相关的名词可以被忽略，而错误率却低于10％。基于这一发现，我们创建了一个实用的与上下文相关的分析系统。关于先前的分辨率，我们缩小了所需的介词，这是以前难以解决的，并且从语料库上四个单词的统计统计量获得的结果是在未知语料库上计算的，并且精度得到提高。此外，我们发现可以同时消除歧义。目前，我们正在进行研究，以从我们寻求其他介词作用并实施道路的语料库中获取信息，目前正在准备发表研究。关于分析解决方案，我们获得了可以通过相当准确的形态分析和单词位置信息创建的知识。我们目前正在研究从语料库获取知识以解决间接分析的知识。我们目前正在准备结果的出版。以上三个过程是独立执行的，几乎没有相互依赖性，因此我们最终可以轻松地将它们集成到同一路径上。发现该方法用于通过提取和搜索信息来证明该方法的有效性。上面的方法是一般的，无论语言如何，其中之一是可以准确地从报纸文章中提取相关文章。进行权衡是为了反映单词的同时出现，位置和普遍性的频率，并提取对每篇文章都很重要的单词作为知识很重要，并将其用于搜索其他文章。结果，可以在两周内从3,000篇文章中检索正确答案率超过80％的相关文章。