異質な知識を用いた自然言語の曖昧性解消に関する研究

1999 年度 実績報告書

• 研究課題/領域番号: 11680381
• 研究機関: 電気通信大学
• 研究代表者: 古郡 廷冶 電気通信大学, 電気通信学部, 教授 (80114932)
• 研究分担者: 呉 浩東 独協大学, 外国語学部, 助教授 (50293121)
• キーワード: Ambiguity / Natural Language / Disambiguation / Corpus

研究概要

本研究では、自然言語のもつ曖昧性を解消するためのモデルをつくり、、実験を通して、その有効性を検証している。
本年度の成果の一端に、日本語の助詞「の」によってつくられる名詞句の構造的曖昧性の解消を試みた実験がある。これは、コーパスを使い、共起関係をもつ単語間の意味的なつながりの度合いを計算することによって、構造上の係り受け関係を明らかにしようとしたもので、実験結果では、78%の成功率を得た。
もう一つの成果として、英語の多義語の語義的曖昧性の解消実験がある。この実験では、コーパスから品詞情報、共起情報、構文情報、文脈情報などを得、それらをもとに曖昧性を解消している。

研究成果

• [文献書誌] Furugori, T.& Alves, E.: "Disambiguation of Syntactic Structures Using the Strength of Association in Three Word Dependency Relations"Journal of Quantitative Linguistics. Vol.6,No.2. 101-107 (1999)
• [文献書誌] Wu, H.& Furugori, T.: "A Corpus-Based Approach for Word Sense Disambiguation Using Multiple Cues"Proc. of 5th Natural Language Processing Pacific Rim Symposium, Beijing. 381-386 (1999)
• [文献書誌] Wu, H.et al.: "Clustering Similar Words for Curing Data Sparseness"情報処理学会 自然言語処理 135-22. 157-164 (2000)
• [文献書誌] 韓東力,古郡廷冶: "誤り駆動モデルに基づく中国語未登録後の認識"情報処理学会 自然言語処理 134-17. (1999)