研究課題
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構文解析は,言語などの系列データから「自然なまとまり」を抽出し構造化する系列解析技術である.従来の構文解析モデルは,対象の系列が長くなると極端に計算時間が増加する問題があり,ビッグデータへの適用は困難であった.本研究では,従来の構文解析モデルを階層的確率オートマトンと呼ばれる,系列長に対して線形な計算時間で解析可能なモデルに等価変換する手法を確立した.この変換によって長い系列の近似構文解析を高速に実行できることを示し,文章の名詞句抽出やフレーズ抽出の応用において高速かつ効果的な解析を実現する手法を確立した.
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情報処理学会論文誌 : データベース (TOD)
巻: Vol.7, No.62 (印刷中) ページ: 9
電子情報通信学会他共催第6回Webとデータベースに関するフォーラム論文集
巻: II-3-2 ページ: 7