研究課題
基盤研究(C)
本研究では対象単語の用例集合から、その単語の語義が新語義となっている用例を検出する手法を提案した。ここでは、新語義の用例が用例集合中の外れ値になると考え、外れ値検出の手法を利用した。ただし外れ値検出のタスクは教師なしの枠組みになるが、本タスクの場合、教師付きの設定の方が自然であり、その設定で行った。具体的には2つの手法(教師付き LOF と生成モデル)を用い、それら出力の共通部分(積集合)を最終的な出力とする。この教師付きLOF と生成モデルの積集合を出力する手法を提案手法とすた。実験ではSemEval-2 日本語 WSD タスクのデータを用いて、提案手法の有効性を示した。
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自然言語処理
巻: Vol.21, No.1 ページ: 61-79
巻: Vol.20, No.5 ページ: 707-726
巻: Vol.19, No.4 ページ: 303-327