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形態素bi - gramと品詞bi - gramの重ね合わせによる形態素解析
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/49120
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/49120bff11a08-00ff-4c8b-97bc-9e271b0d6256
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-NL95112006.pdf (664.3 kB)
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Copyright (c) 1996 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 1996-03-14 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 形態素bi - gramと品詞bi - gramの重ね合わせによる形態素解析 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Japanese Morphological Analysis by Superposition of Morpheme Bi - gram and Part - of - Speech Bi - gram | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 京都大学工学研究科 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 京都大学工学研究科 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Department of Electrical Engineering, Kyoto University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Department of Electrical Engineering, Kyoto University | ||||||||
| 著者名 |
森, 信介
長尾, 眞
× 森, 信介 長尾, 眞
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| 著者名(英) |
Shinsuke, Mori
Makoto, Nagao
× Shinsuke, Mori Makoto, Nagao
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 入力文を単語に分割し品詞を付加する形態素解析は、日本語処理における基本的な処理である。英語の品詞タグ付けと異なりコーパスに基づく形態素解析の試みはあまり行なわれていない。本論文では、コーパスに基づく形態素解析の新しい手法を提案する。我々の提案は次のように要約される。)各形態素の語彙化、)附属語列の登録、)マルコフモデルの重ね合わせ。これらのアイデアは形態素解析に特有ではなく、他のコーパスに基づく手法に応用できる。以上のアイデアに基づく形態素解析器を作成し、EDRコーパスに対して実験を行なった結果、非常に高い精度を得た。 | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | Morphological analysis, which segments the input sentence into words and attaches part-of-speeches to them, is the most fundamental process of Japanese language processing. Contrary to English part-of-speech tagging, only few attempts have so far been made at corpus-based Japanese morphological analysis. In this paper we propose a novel method for corpus-based Japanese morphological analysis. Our proposals are summarized as follows: 1) lexicalization of all morphemes; 2) memorization of particle sequence; 3) superposition of Markov models. These ideas are so general that one can apply them to other corpus-based applications. We conducted experiments on EDR corpus and obtained the considerably high accuracy. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AN10115061 | |||||||
| 書誌情報 |
情報処理学会研究報告自然言語処理（NL） 巻 1996, 号 27(1995-NL-112), p. 37-44, 発行日 1996-03-14 |
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| Notice | ||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||
