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![[論文紹介]Selecting syntactic, non redundant segments in active learning for mach...](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/selectingsyntacticnon-redundantsegmentsinactivelearningformachinetranslation-160623025240-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
読解支援@2015 06-12
- 1. 辞書定義文を用いた二字漢語の 言い換え表現の生成. 萩行正嗣, 黒橋禎夫. 言語処理学会第15回年次大会 発表論文集, pp.256-‐259, 2009. プレゼンテーション 関沢祐樹 2015/06/12 1
- 2. 概要 • どのような問題を解いたのか – JUMAN基本語辞書の登録語彙数は約３万 – 意味情報を記載するには多すぎる • どうやって解いたのか – 語の意味を他の語で表現する – 半数が二字漢語であることを利用する • 語構成漢字と辞書定義文から、言い換え表現を自動生成 • その過程で、逐次的に語構成漢字の言い換え表現を獲得 2015/06/12 2
- 3. 提案手法１ • 語構成漢字と辞書定義文の対応付け – 例 水鳥：川や湖の水辺にすむ鳥。 1. 辞書定義文をJUMAN・KNPを用いて、形態素解析、 構文解析 2015/06/12 3
- 4. 提案手法１ • 語構成漢字と辞書定義文の対応付け – 例 水鳥：川や湖の水辺にすむ鳥。 2.自立語のうち、各語構成漢字に対応する語の探索 2015/06/12 4
- 5. 提案手法１ • 語構成漢字と辞書定義文の対応付け – 例 水鳥：川や湖の水辺にすむ鳥。 3.定義文主辞に到達する係り受けを言い換え表現 2015/06/12 5
- 6. 提案手法２ • ブートストラップによる語構成漢字の言い換え パターンの獲得 – 提案手法１で獲得できない言い換えの獲得 – 例 “疾”の言い換えを探索 1.二字漢語の言い換え生成 悪疾 : たちの悪い病気 疾風 : 速く吹く風 廃疾 : 不治の病気 2015/06/12 6
- 7.
- 8. 提案手法２ 3.個々の語構成漢字に対し、言い換えパターン らしさ ”score” を出現回数をもとに計算 2015/06/12 8
- 9. 提案手法２ 4.候補のscore 、出現回数がそれぞれの閾値より 大きいものを言い換えパターンとする 疾→病気を獲得 2015/06/12 9
- 10. 提案手法２ 5.新たに獲得した言い換えパターンを加えて、 1〜4を繰り返す 反復するごとに、獲得できる言い換えは減少 獲得された 語構成言い換え パターンの数は 右表の通り 2015/06/12 10
- 11. 実験設定 • 岩波国語辞典の二字漢語26,157語を対象 • 辞書定義文の一文目のみ使用 – 補足的説明を外すため • 評価対象 – JUMANの15,523語が二字漢語 – そのうち、岩波国語辞典に存在 : 13,281語 – 手法２のスコア閾値：０.５、出現回数閾値：３ 2015/06/12 11
- 12. 生成された言い換えパターン • ブートストラップを用いて獲得された 言い換えパターンを利用した場合：反復回数 – 全体の１/３を言い換え 約１０％増加 2015/06/12 12
- 13. 終わりに • 提案手法 – 二字漢語の語構成漢字を利用した 辞書定義文からの言い換え表現生成 – JUMANの二字漢語の約1/3を言い換え生成 – 語構成漢字の言い換えパターンを獲得 • 今後に向けて – 生成できなかった二字漢語の言い換え生成 – 語構成が構成的でない語の意味表現の検討 2015/06/12 13