シンボルグラウンディングによる分野特有の単語分割の精度向上

抄録

本稿は，自動単語分割における精度向上を実現するために，非テキスト情報とその説明文に対するシンボルグラウンディングを用いた新しい単語分割法を提案する．本手法は，説明文が付与された非テキスト情報の存在を仮定しており，説明文を擬似確率的単語分割コーパスとすることで，非テキスト情報と分野固有の単語との関係をニューラルネットワークにより学習する．学習されたニューラルネットワークから分野固有の辞書を獲得し，得られた辞書を単語分割のための素性として用いることでより精度の高い自動単語分割を実現する．将棋局面が対応付けされた将棋解説文から成る将棋解説コーパスを用いて実験を行い，シンボルグラウンディングにより得られた辞書を用いることで単語分割の精度が向上することが確認できた．