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法律文解析のための知識の自動抽出

研究課題

研究課題/領域番号 06207205
研究種目

重点領域研究

配分区分補助金
研究機関奈良先端科学技術大学院大学

研究代表者

松本 裕治  奈良先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 教授 (10211575)

研究分担者 宇津呂 武仁  奈良先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 助手 (90263433)
研究期間 (年度) 1994
研究課題ステータス 完了 (1994年度)
配分額 *注記
1,400千円 (直接経費: 1,400千円)
1994年度: 1,400千円 (直接経費: 1,400千円)
キーワード言語知識獲得 / 動詞の深層格構造 / 確率文法 / 意味パターン / 機械翻訳
研究概要

法律文の言語解析を行なうための語彙的および文法的知識の自動獲得に関する研究を行なった.本年度の研究項目は次の3点である.
1.大規模言語データの解析による動詞の深層格構造の自動獲得について
2.言語データの解析による意味情報を考慮した文法規則の生起確率の自動獲得について
3.日英対訳取引条件例文集からの翻訳知識の自動獲得について
第1,2点は法律文のように分野が限定され,用語の使用法がある程度固定された記述を対象にし,そこでの語の使用法をデータから抽出することによって,その分野の言語解析をより正確に行なうための知識を得ることを目的とした.特に文の構造を決定する上で重要な動詞の意味記述を自動的に行なうことができれば言語解析の精度は飛躍的に向上する.本年度はデータ中である程度頻度が高い800程度の動詞について,その意味記述の半自動化の方法を示した.また,文に曖昧性が含まれる場合に最も適切な解釈を導くために,意味情報を考慮した各文法規則の使用確率をデータから獲得する方法を示した.
第3点は,単一の言語だけではなく複数の言語の間の翻訳データが存在する場合に,単言語に比べ飛躍的に情報抽出が可能であることを証明するために,日英に対訳された取引条件文例を対象にし,まずはその翻訳知識を自動獲得する研究を行なった.また,抽出した翻訳知識を利用して実際に機械翻訳を行なうシステムの試作を行なった.

報告書

(1件)
  • 1994 実績報告書
  • 研究成果

    (5件)

すべて その他

すべて 文献書誌 (5件)

  • [文献書誌] Yuji Matsumoto,Yasuharu Den,Takehito Utsuro,Kiyoshi Yanagi: "NAIST Natural Language Tools" Proc.International Workshop on Sharable natural Language Resources. 56-62 (1994)

    • 関連する報告書
      1994 実績報告書
  • [文献書誌] 大石 亨,松本 裕治: "格パタン分析を利用した深層格獲得手法について" 情報処理学会研究報告,94-NL-104. 71-78 (1994)

    • 関連する報告書
      1994 実績報告書
  • [文献書誌] Wide R.Hogenhout and Yuji Matsumoto: "Gradual Learning in Dismabiguation using Selectional Patterns" 「自然言語処理における学習」シンポジウム論文集 電子情報通信学会・日本ソフトウェア科学会. 120-125 (1994)

    • 関連する報告書
      1994 実績報告書
  • [文献書誌] 北村美穂子,松本裕治: "対訳テキストを利用した翻訳辞書の自動作成" 「死産言語処理における学習」シンポジウム論文集,電子情報通信学会・日本ソフトウェア科学会. 150-157 (1994)

    • 関連する報告書
      1994 実績報告書
  • [文献書誌] 宇津呂武仁,松本裕治: "コーパスを用いた言語知識の獲得" 人工知能学会誌. 10. 197-204 (1995)

    • 関連する報告書
      1994 実績報告書

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公開日: 1994-04-01   更新日: 2018-06-07  

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