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.

本研究的目的是创建一个语义分析解析器，重点通过将上下文视为事件链来跟踪框架内容的转换，并使用事件框架清楚地描述上下文信息，其中事件框架包含上下文所需的信息的字典和语料库。。我们从主题和情境的角度获取这些信息，并将其应用到实际句子中以证明其有效性。有效性是通过消除句子中的多重含义、识别依存关系和解决照应来评估的。关于消歧，对于仅进行词法处理的句子。 ,应用所学到的知识的结果是，我们可以以 90% 的正确响应率传递与知识相关的名词，并且以低于 10% 的错误率传递与知识无关的名词。我们创建了一个实际的上下文相关解析器。关于依存关系的解析，我们把范围缩小到以前很难解析的介词“for”，并在语料库上统计了它前后的四个词。然后将结果应用到未知语料库中，得到结果，还发现可以同时解决歧义。目前，我们正在进行从语料库获取信息以查找其他介词的依赖关系并实现解析器的研究，并准备发表关于照应解析的研究，我们将使用形态分析和单词位置信息。我了解到我可以以相当高的精度创造出一些东西。我们目前正在进行从语料库中获取知识以解决间接照应的研究。我们正准备发布结果。以上三个过程独立进行，几乎没有相互依赖，最后可以很容易地集成在同一个解析器上。作为应用，我们通过信息提取和检索证明了该方法的有效性。上述方法无论语言如何都是通用的，方法之一是从报纸文章中准确提取相关文章，现在可以计算co-。词的出现频率、位置和一般性。通过应用加权来反映这一点，我们从每篇文章中提取被认为重要的单词作为知识，并应用它们来搜索其他文章。结果，我们在两周内从 3,000 篇文章中获得了超过 80% 的正确答案期间，可以检索相关文章。