| 研究課題/領域番号 |
19K13173
|
|---|
| 研究種目 |
若手研究
|
| 配分区分 | 基金 |
|---|
| 審査区分 |
小区分02060:言語学関連
|
|---|
| 研究機関 | 東京都立大学 (2021-2022)
大学共同利用機関法人人間文化研究機構国立国語研究所 (2019-2020) |
|---|
研究代表者 |
岡 照晃 東京都立大学, システムデザイン研究科, 特任助教 (50782942)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
|
| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2020年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2019年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
|
|---|
| キーワード | アクセント / 形態素解析辞書 / 電子化辞書 / 自然言語処理 / UniDic / 日本語形態素解析 / 形態素解析 / 形態素解析用辞書 / コーパス / クラウドソーシング |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
国語研短単位の電子化辞書（単語のデータベース）内の短単位（単語）へ、アクセント情報の網羅的付与を行う。付与作業はクラウドソーシングを利用する。クラウド上の作業者は、各短単位を複数のアクセントパターンで自動的に読み上げた音声を聴き、最も自然に聴こえるものだけを選択する。これが当該短単位のアクセント情報として付与される。
またアクセント情報の活用として、固有名詞のような長い複合語（長単位）を構成する短単位間係り受けの自動解析器開発を行う。アクセントと語構造の関係は古くから示唆されてきたが、本研究ではその示唆を、自動解析器の性能の変化と、辞書へのアクセント情報の充実との関係を調べていくことで検証する。
|
| 研究成果の概要 |
クラウドソーシングを利用し、形態素解析用電子化辞書UniDicへアクセント情報の付与を行なった。作業者は不特定多数の非専門家であるため、アクセントを特定したい単語だけでなく、それに連接してアクセントを変化させないような後続語を同時に提示し、音声合成による発話の中からなじみのあるアクセントを選択するタスクを設定した。すでにアクセントが既知の単語をgoldとして使用するフィルタリングと、ベイズ推定による作業者と各設問のレベル推定を用いて、重み付き多数決によるアクセント情報付与を実施した。フィルタリングとタスクに対する作業者レベルの予測から居住地の違いに影響されない大規模なアクセント付与を実現した。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
単語へのアクセント付与作業は、居住地や出身地の影響を受けるため、非専門家には難しく、大規模な実施は困難だった。クラウドソーシングの普及とともに発展した設問や作業者のレベル推定手法を使うことで、専門家を時間的空間的に拘束することのないアクセント付与のフローを実現した。
|
