日本語フレームネットに基づく意味役割推定

抄録

本稿では, 日本語フレームネットを背景に, 述語項構造における項の意味役割を推定する統計モデルの定義, および獲得手法を提案する.本モデルの目的は, 表層格では区別できない意味の区別である.本モデルは文と述語から述語項構造を同定して意味役割を付与すべき項を抽出し, それらに適切な意味役割を付与する.評価実験の結果, 尤度が閾値を超える意味役割のみを付与する条件の下, 意味役割を付与すべき項がわかっている文に対して精度77%, 再現率68%, また, 意味役割を付与すべき項がわかっていない文に対して精度63%, 再現率43%で意味役割推定を実現し, 本手法の有効性を示した.また, 同一の表層格をもつ項に対して, 複数の異なる意味役割の付与を実現した.