自然言語処理

開放, 利用, 蓄積

島津明

1996 年 3 巻 3 号 p. 1-2
発行日: 1996/07/10
公開日: 2011/03/01

DOIhttps://doi.org/10.5715/jnlp.3.3_1

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日本語の述部階層構造に基づく形態論的な文法規則の記述法

佐野洋, 福本文代

1996 年 3 巻 3 号 p. 3-29
発行日: 1996/07/10
公開日: 2011/03/01

DOIhttps://doi.org/10.5715/jnlp.3.3_3

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自然言語処理システムに求められている分析性能が向上するにつれて, そのシステムで用いる文法規則や辞書データといった言語知識ベースも複雑化, 巨大化してきた. 一方, 自然言語処理システムを用いる応用分野がますます多様化することが予想され, 応用分野ごとに新たな分析性能が要求される. 言語知識ベースにおいても追加と修正の作業が発生する. しかし, 現状では, その開発には多数の人員と多くの時間を必要とするため, 言語知識ベースの再構築は困難な作業である. 応用分野に適合するシステムを, より効率的に開発する手段が必要である. そのためには, 融通性を持ち容易に修正できる文法規則や辞書データの作成技法と, 作成された言語知識ベースの保守性の向上を図る必要がある. この課題は, 応用分野の多様化に伴う需要と規模が増大する中でますます重要となっている. この稿では, この技術課題に対して, 言語知識ベースのうち, 文法規則の系統的な記述の方法を提案し, その方法に従って作成した機械処理を指向した文法規則について述べる. まず, 形態素と表層形態の概念区分をした上で, 日本語の持つ階層構造に注目した. 形態素の述部階層位置との関係から, 表層での形態の現れ方を構文構造に結び付ける形態構文論的な文法作成のアプローチを採用し, 文法規則の開発手続きを確立した. 融通性を持ち容易に修正できることを例証するため, 試作した文法規則を新聞の論説文の分析に適用し, 分析の出来なかった言語現象を検討した. そして, その言語現象を取り上げて, これを新たな分析性能を満たす要求仕様と見なし, 同じ手続きを用いて文法規則を拡張した. この結果, 拡張した文法規則の分析性能が漸増していることを確認した. 系統的な記述の手続きに従うことによって, 文法規則記述の一貫性を維持しながら, その分析性能を向上させることが可能となった. このため工学上, 文法規則の開発作業手順に一般性が生じ, 開発時間を短縮することができる. 試作した文法規則は実際に計算機上に実装している. 本稿は機械処理を指向した文法規則記述のノウハウを体系化する試みとして位置づけられる.

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被喩詞の意味と比喩表現の意味との違いを示す指標

内山将夫, 板橋秀一

1996 年 3 巻 3 号 p. 31-51
発行日: 1996/07/10
公開日: 2011/03/01

DOIhttps://doi.org/10.5715/jnlp.3.3_31

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本稿では, 比喩の理解過程における再解釈の段階について考察した. 名詞の意味を確率を利用して表現した. 比喩表現の意味は, 喩詞の意味に影響された被喩詞の意味である. 被喩詞の意味と比喩表現の意味との違いを示す指標として, 明瞭性と新奇性とを情報量を用いて定義した. 明瞭性が大きい値となるときは, 比喩表現において属性に関する不確定さが減少したときである. 新奇性が大きい値となるときは, 比喩表現が稀な事象を表わすときである. SD法により比喩表現の意味を測定し, 明瞭性と新奇性とを求めた. 明瞭性が属性の顕著性のパターンに対応する数値であることと, 明瞭性と新奇性とが比喩の理解容易性の指標として適当であることとを示した.

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人手作成ルールと事例に基づく英語動詞選択ルールの学習

秋葉泰弘, 石井恵, HUSSEIN ALMUALLIM, 金田重郎

1996 年 3 巻 3 号 p. 53-68
発行日: 1996/07/10
公開日: 2011/03/01

DOIhttps://doi.org/10.5715/jnlp.3.3_53

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機械学習により日英翻訳のための英語動詞選択ルールを獲得する手法を提案する. 英語動詞選択ルールの学習手法としては, 既に, 翻訳事例のみから獲得する手法が知られている. この従来の翻訳事例のみから獲得する手法では, ルールの正解率を向上させるために, 多数の事例を必要とする. しかし, 現実には, 動詞出現頻度の偏りにより, 全動詞に十分な翻訳事例を収集する事は極めて困難である. そこで, 本論文では, 人手作成のルールと収集された少数の翻訳事例から, 英語動詞選択ルールを獲得する修正型の学習手法を提案する. 具体的には, 本手法は, (1) 人手作成のルールから仮の事例 (仮事例) を生成し, (2) その仮事例と現実の事例を訓練事例として, 既存の学習アルゴリズム (内部学習アルゴリズム) に入力する, の2ステップから構成される. 内部学習アルゴリズムの出力が, 最終的に獲得されたルールである. 評価を目的として, NTTが開発中の日英機械翻訳システムALT-J/Eの英語動詞選択ルールを本手法により実験的に学習した. その結果, 学習されたルールは, 実事例のみから学習されたルールや人手作成のルールより高い正解率を示し, 本提案手法の有効性を確認できた.

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A法に従うアジェンダ制御による構文解析

吉見毅彦, JIRI JELINEK, 西田収, 田村直之, 村上温夫

1996 年 3 巻 3 号 p. 69-82
発行日: 1996/07/10
公開日: 2011/03/01

DOIhttps://doi.org/10.5715/jnlp.3.3_69

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本稿では, 構文解析を探索問題と捉えた上で, A法の探索戦略に従ってチャート法のアジェンダを制御し, 最も適切な構文構造から順に必要なだけ生成する構文解析手法を提案する. 文脈自由文法形式の費用付き構文規則が与えられたとき, 規則に従って生成されうる各部分構造について, その構造に相当する現在状態からその構造を構成要素として持つ全体構造に相当する目標状態までの費用を, 構文解析に先立って, A法の最適性条件を満たすように推定しておく. 従って, 構文解析では, 競合する構造のうちその生成費用と推定費用の和が最も小さいものから優先的に処理していくと, 生成費用の最も小さい全体構造が必ず得られる. また, るので, 優先すべき構造をきめ細かく指定でき, 優先したい構造の変更も規則の費用を変更するだけで容易に行なえる. 費用付き構文規則は, 記述力の点で, 確率文脈自由文法規則の拡張とみなすことができる.

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開発者の視点からの機械翻訳システムの技術的評価

テストセットを用いた品質評価法

井佐原均, 内野一, 荻野紫穂, 奥西稔幸, 木下聡, 柴田昇吾, 杉尾俊之, 高山泰博, 土井伸一, 永野正, 成田 ...

1996 年 3 巻 3 号 p. 83-102
発行日: 1996/07/10
公開日: 2011/03/01

DOIhttps://doi.org/10.5715/jnlp.3.3_83

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機械翻訳システムの開発者がシステムの技術的評価を翻訳品質に注目して客観的に行う手法を開発した。評価過程の客観性と評価結果の解釈の客観性を維持するために、本手法では単なる評価用例文集ではなく、システムの出力を評価するための設問と、その設問がどのような言語現象を対象としているかについての解説とを各例文に付与したテストセットを用いている。各例文は基本的な言語現象と現在の機械翻訳システムにおいて処理が困難である言語現象のそれぞれを出来る限り網羅するように収集された。今回、英日機械翻訳システム、日英機械翻訳システムのそれぞれについての評価用テストセットを作成した。これらを用いて商用の機械翻訳システムでの評価実験を繰り返すことにより、機械翻訳システムの能力の差異を提示できることが示された。

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