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大域的情報を用いた日本語固有表現認識
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/9386
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/938621200f73-9de8-403c-afcf-b595c34316c6
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-JNL4911006.pdf (200.3 kB)
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Copyright (c) 2008 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | Journal(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2008-11-15 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 大域的情報を用いた日本語固有表現認識 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Japanese Named Entity Recognition Using Non-local Information | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | 一般論文 | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||
| 資源タイプ | journal article | |||||||
| その他タイトル | ||||||||
| その他のタイトル | 自然言語 | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 東京大学大学院情報理工学系研究科 日本学術振興会特別研究員DC | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 京都大学大学院情報学研究科 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Graduate School of Information Science and Technology, the University of Tokyo,Research Fellow of the Japan Society for the Promotion of Science | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Graduate School of Infomatics, Kyoto University | ||||||||
| 著者名 |
笹野, 遼平
黒橋, 禎夫
× 笹野, 遼平 黒橋, 禎夫
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| 著者名(英) |
Ryohei, Sasano
Sadao, Kurohashi
× Ryohei, Sasano Sadao, Kurohashi
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 本稿では大域的情報を用いた日本語固有表現認識手法を提案する．提案する手法では，SVMを用いた固有表現認識手法を基とし，構造的な解析などから得られる大域的な情報として，先行文における同一形態素の解析結果，共参照関係にある表現の解析結果，係り先から得られる情報，固有表現情報を付与した格フレームを用いた格解析から得られる情報の4つの情報を新たに導入する．CRL固有表現データ（5分割交差検定），IREXテストセット，および，ウェブテキストに固有表現を付与したデータを用いた評価実験の結果，従来手法より高い精度が得られ，手法の有効性が確認された． | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | This paper presents an approach that uses non-local information for Japanese named entity recognition (NER). Our NER system is based on Support Vector Machine (SVM), and utilizes four types of non-local information: cache features, coreference relations, syntactic features and case-frame features, which are obtained from structural analyses. We evaluated our approach on CRL NE data and obtained a higher F-measure than existing approaches that do not use non-local information. We also conducted experiments on IREX NE data and an NE-annotated web corpus and confirmed that non-local information improves the performance of NER. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AN00116647 | |||||||
| 書誌情報 |
情報処理学会論文誌 巻 49, 号 11, p. 3765-3776, 発行日 2008-11-15 |
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| ISSN | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||
| 収録物識別子 | 1882-7764 | |||||||
