文書集合からの事態関係知識の自動獲得と深い言語理解への応用

从文档集中自动获取情境相关知识并应用于深度语言理解

基本信息

批准号：
15680006
负责人：
乾健太郎
金额：
$ 8.07万
依托单位：
Nara Institute of Science and Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (A)
财政年份：
2003
资助国家：
日本
起止时间：
2003 至 2005
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究は,大規模な事態関係知識を文書集合から抽出し,深い言語理解の実現に利用する技術の確立を目的とするものである.計画立案当初は3年間で(a)事態間の因果関係に関する知識(以下,因果関係知識.Casuse(<地震が起こる>,<津波が起こる>),Effect(<X_<具体物>を干す>,<X_<具体物>が乾く>)など),および(b)事態の望ましさに関する単項関係知識(Positive(<健康である>),Negative(<津波が起こる>など)の2種類の知識を対象とする計画だったが,研究代表者が平成15年度2月より日本学術振興会在外研究のため渡英することになったので,(a)のタイプの因果関係知識の獲得に絞って研究を実施した.まず,因果関係に立つ2つの出来事がそれぞれ行為であるか事態であるかに基づき,cause,effect,precond(ition),meansの4つの因果関係を定義した.接続標識「ため」を含む複文からこれら4つの因果関係への自動分類実験を行い,cause,precond,meansの各関係について,80%の再現率で95%以上の分類精度を達成した.また,effect関係については,30%の再現率で90%の分類精度,を達成した.さらに,新聞記事1年分の文書集合に本手法を適用することにより,およそ27,000件を超える因果知識が獲得できる見積りを得た.研究費は主として,上記の実験を行うための言語データ(因果関係タグ付きコーパス)や関連する辞書,言語資源の開発に利用した.得られた資源は,研究成果の一部として順次Web上で公開し,本研究領域の今後の発展に資するものとする予定である.

这项研究的目的是建立一种从文档集中提取大规模情境相关知识并利用其实现深度语言理解的技术。在规划之初，该项目计划在三年内（ a）确定情况之间的因果关系；有关关系的知识（如下），因果知识。因果（<地震发生>，<海啸发生>），效果（<X_<混凝土物体>干燥>，<X_<混凝土物体>干燥>）等），以及(b) 关于可取性的情况。该计划的目标是两种类型的知识：一元关系知识（积极（<我很健康>）和消极（<海啸将会发生>等），但从2003年2月开始，首席研究员加入了日本振兴协会由于我去英国进行海外研究，我的研究重点是获取（a）类型的因果关系知识。首先，我确定存在因果关系的两个事件是否各自是一个动作或一个状态。基于螃蟹，c。我们定义了四种因果关系：ause、effect、precond(ition)和mean。我们对包含连词指示符“tame”的复杂句子进行了自动分类实验，将其分为这四种因果关系，并检查了原因、前条件的每种关系。，和均值。我们实现了超过 95% 的分类准确率和 80% 的召回率。此外，就效果关系而言，我们实现了 90% 的分类准确率和 30% 的召回率。此外，通过将该方法应用于一年报纸文章的文档集，我们估计可以获得超过 27,000 条因果知识。研究费用主要花在语言数据上（这些资源用于开发具有因果关系标签的语料库）、相关词典和语言资源。所获得的资源将作为研究成果的一部分发布在网络上，并将有助于该研究领域的未来发展。