WEKO3
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半教師あり語義曖昧性解消における各ジャンルの語義なし用例文の利用
https://doi.org/10.15084/00002580
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名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
---|---|---|
![]() |
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Item type | 会議発表論文 / Conference Paper(1) | |||||
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公開日 | 2020-02-06 | |||||
タイトル | ||||||
タイトル | 半教師あり語義曖昧性解消における各ジャンルの語義なし用例文の利用 | |||||
タイトル | ||||||
言語 | en | |||||
タイトル | Semi-Supervised Word Sense Disambiguation Using Unlabeled Examples of Each Genre | |||||
言語 | ||||||
言語 | jpn | |||||
キーワード | ||||||
主題Scheme | Other | |||||
主題 | UniDic | |||||
キーワード | ||||||
主題Scheme | Other | |||||
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キーワード | ||||||
主題Scheme | Other | |||||
主題 | 現代日本語書き言葉均衡コーパス(BCCWJ) | |||||
キーワード | ||||||
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主題Scheme | Other | |||||
主題 | UniDic | |||||
キーワード | ||||||
言語 | en | |||||
主題Scheme | Other | |||||
主題 | Word List by Semantic Principles | |||||
キーワード | ||||||
言語 | en | |||||
主題Scheme | Other | |||||
主題 | Balanced Corpus of Contemporary Written Japanese (BCCWJ) | |||||
資源タイプ | ||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||
資源タイプ | conference paper | |||||
ID登録 | ||||||
ID登録 | 10.15084/00002580 | |||||
ID登録タイプ | JaLC | |||||
著者 |
谷田部, 梨恵
× 谷田部, 梨恵× 佐々木, 稔× Yatabe, Rie |
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著者所属 | ||||||
内容記述タイプ | Other | |||||
内容記述 | 茨城大学 | |||||
著者所属 | ||||||
内容記述タイプ | Other | |||||
内容記述 | 茨城大学 | |||||
著者所属(英) | ||||||
内容記述タイプ | Other | |||||
内容記述 | Ibaraki University | |||||
著者所属(英) | ||||||
内容記述タイプ | Other | |||||
内容記述 | Ibaraki University | |||||
会議概要(会議名, 開催地, 会期, 主催者等) | ||||||
内容記述タイプ | Other | |||||
内容記述 | 会議名: 言語資源活用ワークショップ2019, 開催地: 国立国語研究所, 会期: 2019年9月2日−4日, 主催: 国立国語研究所 コーパス開発センター | |||||
抄録 | ||||||
内容記述タイプ | Abstract | |||||
内容記述 | 単語の語義曖昧性解消は、今日に至るまで様々な研究が行われており、教師あり学習を用いることで高い精度を出している。しかし、先行研究では学習用のデータが不足して誤る事例が多いことが指摘されている。新たに学習データを追加するには、用例文における単語の正解語義の割り当てに精通した専門家によるラベル付与が必要となるためコストがかかるという問題がある。この問題を解決するために、グラフベースの半教師あり学習を用いた語義曖昧性解消を提案し、語義なし用例文の利用による精度改善を行う。そこで、BCCWJの各ジャンルにおける語義なし用例文に対して語義曖昧性解消精度の比較を行い、どのような語義なしデータの利用が有効なのか分析を行う。実験の結果、BCCWJ全ての用例文を追加した場合よりも精度が低くなったが、今回扱ったジャンルの中では雑誌(PM)に含まれる用例文を追加した場合が最も高い精度結果となった。そのため、ジャンルを限定して語義なし用例文を追加しても、語義曖昧性解消の精度にあまり効果がないことが明らかとなった。しかし、教師あり学習との語義曖昧性解消精度との比較を行った結果、グラフベースの半教師あり学習の語義曖昧性解消精度が高くなったため、グラフベースの半教師あり学習は学習データ不足の改善に有効であると考えられる。 | |||||
書誌情報 |
言語資源活用ワークショップ発表論文集 en : Proceedings of Language Resources Workshop 巻 4, p. 288-294, 発行日 2019 |
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関連サイト | ||||||
識別子タイプ | URI | |||||
関連識別子 | https://pj.ninjal.ac.jp/corpus_center/lrw2019.html | |||||
関連名称 | 言語資源活用ワークショップ2019 | |||||
フォーマット | ||||||
内容記述タイプ | Other | |||||
内容記述 | application/pdf | |||||
著者版フラグ | ||||||
出版タイプ | VoR | |||||
出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||
出版者 | ||||||
出版者 | 国立国語研究所 |