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  2. 浅原 正幸

Automatic Creation of Correspondence Table of Meaning Tags from Two Dictionaries in One Language Using Bilingual Word Embedding

https://doi.org/10.15084/00003069
https://doi.org/10.15084/00003069
7b6cb6b1-d0c3-4021-8e01-fbf3a4b838e3
名前 / ファイル ライセンス アクション
2020.bucc-1.4.pdf 2020.bucc-1.4.pdf (204.2 kB)
Item type 学術雑誌論文 / Journal Article(1)
公開日 2020-12-18
タイトル
タイトル Automatic Creation of Correspondence Table of Meaning Tags from Two Dictionaries in One Language Using Bilingual Word Embedding
言語 en
言語
言語 eng
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Bilingual Word Embedding
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Concept Embeddings
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Word Embeddings
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Dictionary
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
ID登録
ID登録 10.15084/00003069
ID登録タイプ JaLC
著者 Hirabayashi, Teruo

× Hirabayashi, Teruo

WEKO 10418

en Hirabayashi, Teruo

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Komiya, Kanako

× Komiya, Kanako

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Asahara, Masayuki

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Shinnou, Hiroyuki

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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
著者所属(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 National Institute for Japanese Language and Linguistics
著者所属(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 Ibaraki University
抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 In this paper, we show how to use bilingual word embeddings (BWE) to automatically create a corresponding table of meaning tags from two dictionaries in one language and examine the effectiveness of the method. To do this, we had a problem: the meaning tags do not always correspond one-to-one because the granularities of the word senses and the concepts are different from each other. Therefore, we regarded the concept tag that corresponds to a word sense the most as the correct concept tag corresponding the word sense. We used two BWE methods, a linear transformation matrix and VecMap. We evaluated the most frequent sense (MFS) method and the corpus concatenation method for comparison. The accuracies of the proposed methods were higher than the accuracy of the random baseline but lower than those of the MFS and corpus concatenation methods. However, because our method utilized the embedding vectors of the word senses, the relations of the sense tags corresponding to concept tags could be examined by mapping the sense embeddings to the vector space of the concept tags. Also, our methods could be performed when we have only concept or word sense embeddings whereas the MFS method requires a parallel corpus and the corpus concatenation method needs two tagged corpora.
出版者
出版者 European Language Resources Association
書誌情報 en : Proceedings of the 13th Workshop on Building and Using Comparable Corpora

p. 22-28, 発行日 2020-05
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
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Ver.1 2023-05-15 14:53:34.320821
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