研究課題
若手研究(B)
自然言語テキストの意味の構造を自動解析するために,単語が本来持っている意味(語彙的意味)の大規模辞書を開発した.このとき,一般的な辞書では,辞書に登録されていない単語(未知語)に対しては意味が与えられないという問題がある.そこで,本研究では単語と意味との対応関係を確率モデルで表現する手法を提案した.既存の辞書を学習データとし,大量のテキストから抽出した統計情報を特徴量とすることで,大規模辞書の確率モデルが学習できることを実証した.
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