自然言語処理
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Bayesian Linear Mixed Model による 単語親密度推定と位相情報付与
浅原 正幸
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2020 年 27 巻 1 号 p. 133-150

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抄録

本論文では『分類語彙表増補改訂版データベース』に対する単語親密度推定手法について述べる.分類語彙表に収録されている 96,557 項目に対する評定情報を Yahoo! クラウドソーシングを用いて収集した.1項目あたり最低 16 人(異なり 3,392 人)の研究協力者に,内省に基づいて「知っている」「書く」「読む」「話す」「聞く」の評定情報付与を依頼した.研究協力者の評定情報から単語親密度をベイジアン線形混合モデルにより推定した.また,推定された単語親密度と分類語彙表の語義情報との関連性について調査した.

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© 2020 一般社団法人 言語処理学会
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