国語辞典の意味記述の分析法と文章構正支援への応用法の研究

日语词典语义描述分析及句子结构支持应用研究

基本信息

批准号：
13878060
负责人：
小野芳彦
金额：
$ 0.96万
依托单位：
Hokkaido University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Exploratory Research
财政年份：
2001
资助国家：
日本
起止时间：
2001 至 2002
项目状态：
已结题

项目摘要

1.国語辞典の意味記述本文の構文的解析から、知識表現を取り出すことを昨年度に引き続き行った。(1)昨年度は概念の上下関係を本文から抽出できるものが、少数にとどまったことをうけ、今年度、単なるタイポロジーとの区別を自動的に行う方策を探ったが、該当率が50%内外に留まり、人手を介さずに行うことが難しいことが判明した。(2)当初計画の形容詞対による意味場分類も、同様に少数にとどまった。(3)新たに、少数の基本動詞による、意味役割の推定を行ったが、基本動詞の多義性を克服するまでには至らなかった。(4)「人物」6500人強をモデルケースとして、国語辞典記述の本文の構文・語構成法を形式化した。該当率は95%以上である。(5)人物を規定することができる名詞句は、第一に職業・地位であるが、その表現は、辞典として完結していないことが判明した。見出しにその語が掲載されている割合は異なり語で5%に満たない。(6)職業・地位の複合語・派生語の意味記述は直接得られないが、使用されている主要部の形態素(漢字「者」や「家」など20字強と「天皇」などの語20語弱)と前接する形態素(「作曲」など)の意味記述から、類縁性・近親性を統計的に数値化した。(7)個々の人物の記述本文に含まれる職業・地位の等位接続(「作曲家・指揮者」などの表現)から、職業・地位の意味空間を抽出することができた。(8)職業・地位を記述する文(名詞節)に付随する情報(国・地域、時代区分・王朝など)と、その後に補足される情報(著作・事件・親族など)と、職業・地位名詞句との相関係数が得られた。(9)前3項の統合の結果、国語辞典の人物描写の意味空間を意味微分することができた。(10)「人物」について得られた方法論を、「道具」と「関係・部分」について適用する可能性を探っている。2.見出しにたてられていない「人物」の意味記述をテキストマイニング技法により取り出し、辞書の実質的拡大をはかった。

1.继去年之后，我们对日语词典的意义描述文本进行句法分析，提取知识表达。（1）去年，只有少数案例能够从文本中提取概念的层次关系，所以今年我们寻找一种自动区分它和单纯类型学的方法，但准确率在50%左右。事实证明，如果没有人工干预，很难做到这一点。 (2)原本计划的基于形容词对的语义场分类也仅限于少量。 (3)虽然我们重新估计了少量基本动词的语义角色，但我们无法克服基本动词的歧义性。 (4)以超过6500个“人”为典型案例，我们将日语词典描述正文的语法和词结构形式化。适用率达95%以上。 (5)能够定义人的名词短语主要是职业和职位，但发现词典中的表达并不完整。标题中出现的词语比例不足5%。 (6) 虽然无法直接获得职业、职位的合成词和派生词的含义描述，但所使用的主要语素（“人”、“即”等 20 多个汉字和词）例如“皇帝”）相似性和接近度是根据其前面的语素（少于 20 个单词）和前面的语素（例如“组合”）的语义描述进行统计量化的。 (7)可以从个人描述文本中包含的职业和地位的坐标连接(诸如“作曲家/指挥家”等表达)中提取职业和地位的语义空间。（8）描述职业/地位（国家/地区、时期划分、朝代等）的句子（名词从句）所附信息，以及随后补充的信息（著作、事件、亲属等）以及职业/地位。获得了与名词短语的相关系数。 (9) 作为前三节中描述的整合的结果，我们能够区分日语词典中人类描述的语义空间。 (10) 我们正在探索将针对“人”获得的方法应用于“工具”和“关系/部分”的可能性。 2. 我们使用文本挖掘技术提取标题中未列出的“人”的含义，从而大大扩展了词典。