| 研究課題/領域番号 |
26370485
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
言語学
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| 研究機関 | 岡山大学 |
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研究代表者 |
竹内 孔一 岡山大学, 自然科学研究科, 講師 (80311174)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2016年度)
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| 配分額 *注記 |
3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2016年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2015年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2014年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | 項構造 / 名詞項構造 / 述語項構造 / 意味役割 / 述語項構造シソーラス / PropBank / コピュラ / Generative Lexicon / 名詞述語文 / 類義語データベース / 述語シソーラス |
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| 研究成果の概要 |
名詞項構造データの記述枠組を開発し名詞項構造データを構築した．項構造を番号で記述することで，付与された例文内の項を同定し，言い換え処理に必要な対応関係を記述する．また，名詞項構造データとして約5千例を作成し，そのうち1300例文(2,500箇所)について意味役割を付与した．品詞の異なる言い換えデータを構築し，述語項構造解析システムに取り入れ，文書に対して解析できるようにした．項構造解析システムに統計的学習モデルを導入し精度を向上させた．この内容を国際会議および情報処理学会論文誌で発表した．さらに含意認識タスクへの適用名詞の名詞項構造を利用した場合に認識精度が向上することを報告した．
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