読解支援7/10

1. Matthew Shardlow
発表者：塩田健人

2. Ⅱ
A. Lexical Approaches
B. Syntactic Approaches

3. Ⅱ
A. Lexical Approaches

4. u 語彙平易化とは複雑な語をより簡単
な語に置き換える
u 手順
1. 文章中の複雑な語を特定する
2. 複雑な語の1つ1つに置き換えの語リ
ストを作る
3. リスト中の対象語と置き換えても文章
の意味が変わらない語を残す
4. 残っている語を平易な順に並べ替え、
最も簡単な同義語と対象語を置き換
える

5. u かつての言い換えシステムの問題点
u 文章の意味の損失
ü 多義語を言い換えた際に正しい語義を当てることが困難
ü 違う意味の数だけ言い換え候補の語が存在する
語義曖昧性解消を導入することにより問題解決？

6. u Latend Word Language Model (LWLM)
u 言い換えシステムの言い換えを作る段階で使用され、オリジ
ナルの語と関係のある意味をもつ語の集合をつくる
u WordNet
u hypernym関係に基づいた平易関係の木構造を利用
u Synsetと呼ばれる意味の類似度を計算する
u WoedNetにある語と言い換え候補のsynsetをそれぞれ計算
u Vector
u 各語の周辺にある語や同時に出現しそうな語の情報からベク
トルを作り出す
u ベクトルの類似度はその語は言い換えに適しているかの決定
に使われる

7. u SemEval-2012
u 文中の語を簡単な順にランク付けるシステム
u このタスクによってテキスト平易化において２つのよ
いことがあった
u テキスト平易に注目が集まって関心が生まれ、多くの時間
と資源が集まることになる
u 同義語のランク付けの違った評価方法が集まった。
u 新しいシステムを比較するベースラインや評価方法になり研究の
進歩となる

8. Ⅱ
B. Syntactic Approaches

9. u 文法が難しい文を、細分化することにより分かりやすく
する手法
u 下手な文章や複雑で長い文章だと、読んで行くうちに文意
が見えなくなってしまうことがある
u 認知能力が低い人や障がいをもつ人
u 文法構造を理解するのが不得意
The boy was kicked by the girl
The boy kicked by the girl

10. u テキスト平易化のための自動書き換えの規則のシステ
ムを作るために始まった研究
u このシステムの当初の目的は自然言語を利用する際に性能
を向上させるための前処理であった
u その後の研究でsyntactic simplificationは読解支援技術
として使えることから注目されるようになった
u 最近の研究
u 生物医学領域で固有表現認識の前処理ツールとして注目
されている
u 英語以外の言語も扱われるようになった

12. u Syntactic simplificationはどのテキスト平易化に
おいても極めて重要な支援技術である
u 自然言語処理の精度を上げるのに役に立つ技術
u これから
u 文法の複雑さを減らすことが出来るから、テキスト平易化と
同時に使われるようになる