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クエリ検索: "共起"
5,547件中 1-20の結果を表示しています
  • 山内 悠嗣, 藤吉 弘亘, 山下 隆義
    映像情報メディア学会技術報告
    2008年 32.35 巻 ME2008-129
    発行日: 2008/08/21
    公開日: 2017/09/20
    会議録・要旨集 フリー
    本稿では,Boostingに基づく特徴量の
    共起表現法と共起
    特徴による人検出法を提案する.既に特徴量間の
    共起
    を表現する手法としてAdaBoostにより2値に識別した符号を複数組み合わせる手法が提案され,顔検出においてその有効性が確認されている.しかし,入力特徴がどちらのクラスとも言い難い場合にも2値に識別して
    共起
    を表現するため,間違えた符号を組み合わせる問題がある.そこで,提案手法ではReal AdaBoostの弱識別器が連続値である出力を,演算子によって結合した
    共起
    特徴からReal AdaBoostを用いて人と人以外に判別する.
    共起
    特徴は,複数の特徴を演算子により多様な捉え方で観測することが可能な特徴量であるため,従来の
    共起
    を表現する方法よりも高精度な検出が可能となる.評価実験より,従来法と比較して誤検出率5.0%において約12.1%検出率を向上させることができた.
  • 中野 てい子, 冨浦 洋一
    日本教育工学会論文誌
    2010年 34 巻 3 号 181-189
    発行日: 2010/12/01
    公開日: 2016/08/07
    ジャーナル フリー
    日本語学習者が産出する名詞n,格助詞c,動詞vから成る不自然な
    共起
    表現<n,c,v>の中には,動詞選択の誤りに起因するものがある.本稿では,学習者が入力する
    共起
    表現<n,c,v>のvに対する適切な代替動詞候補を与える手法を提案する.不自然な
    共起
    表現中の動詞(誤用動詞)とそれを適切な動詞に修正したもの(正用動詞)とは出現環境が類似している傾向にあると考えられる.この仮説に基づき,大規模な母語話者コーパスから得られる統計情報を用いて,n,cとの
    共起
    が自然と言える代替動詞候補を,学習者が入力した
    共起
    表現の動詞との出現環境の類似度の降順に提示する.日本語学習者に提案手法に基づいた作文支援システムを使って自ら作文した文の校正をさせた結果,学習者の作文中の不自然な
    共起
    表現が被験者全体で30%減少した.この結果から,本システムが学習者の
    共起
    表現における単語選択の支援に有用であることが示された.
  • ―共起レベルの誤訳を中心に―
    古閑 恭子
    コンピュータ&エデュケーション
    2000年 9 巻 120-124
    発行日: 2000/12/01
    公開日: 2015/02/03
    ジャーナル フリー
    古閑(1999)で筆者は、朝鮮語-日本語機械翻訳ソフトウェアを用いた実験で、誤訳を①単語レベル、②
    共起
    レベル、③文法レベル、④テクストレベルの4種に分類し、その評価を行った。その結果、誤訳の大半が②
    共起
    レベルのものであることが分かった。そこで今回は、この
    共起
    レベルの誤訳に焦点をあて、①単語の
    共起
    、②文法的
    共起
    に下位分類し、さらに、それぞれの誤訳およびそれと
    共起
    する単語の品詞、もしくは文法要素を調べた。その結果、
    共起
    レベルの誤訳はかなりパターン化されることが分かった。
  • *松原 琢磨, 武藤 功樹, 輿水 大和
    マイクロエレクトロニクスシンポジウム論文集
    2017年 27 巻
    発行日: 2017年
    公開日: 2019/11/29
    会議録・要旨集 フリー
  • 中野 智文, 犬塚 信博, 小山 由紀江, 石川 有香
    人工知能学会第二種研究会資料
    2007年 2007 巻 DMSM-A603 号 09-
    発行日: 2007/02/27
    公開日: 2021/08/28
    研究報告書・技術報告書 オープンアクセス

    Studies using collocation become more complex and expand applications. However it was not e±cient to caliculate collocation scores. In this paper, we propose a method to caliculate collocation score e±ently by using frequencies of multi-collocation, and report experimental results.

  • 足立 貴行, 内山 俊郎, 内山 匡, 藤村 滋, 望月 崇由
    人工知能学会研究会資料 知識ベースシステム研究会
    2010年 89 巻
    発行日: 2010/03/29
    公開日: 2021/07/14
    会議録・要旨集 オープンアクセス

    この論文では、クエリログを用いた場所に関する語(カテゴリ)の取得法を提案する。クエリログには、場所名と

    共起
    する語があり、その語は場所における興味を表わしていると考える。ところが、この
    共起
    語の種類は膨大であるため、場所の興味の傾向が把握しづらく、頻度数が多い上位数件に制限しても、場所の興味の一部しか掴めない。そこで、我々は、場所に関する語(カテゴリ)を用いることでこの問題を解決する。提案手法では4つの処理からなる。(1)検索クエリから場所の
    共起
    語を抽出し、(2)それらをクラスタリングして、(3)そのクラスタにカテゴリ(関連語)を付与し、(4)カテゴリ内の
    共起
    語の頻度を用いてカテゴリの割合を求める。実験の結果、提案手法が場所の関心事を捉えるのに有用であり、異なる場所の関心事の比較にも役立つことが分かった。

  • 小林 優佳, 山本 大介, 土井 美和子
    人工知能学会論文誌
    2013年 28 巻 2 号 141-148
    発行日: 2013年
    公開日: 2013/01/17
    ジャーナル フリー
    Nowadays the voice user interface using the automatic speech recognition (ASR) is used for car navigation, tourist's machine translation and information retrieval on the smart phone. Tasks of these applications are well-defined and speakers' high motivation makes them speak clearly. The full equipped domain-limited language models and the clear speaking contribute to the high accurate speech recognition. But in casual conversations, the dialogue domains are not limited and speakers' utterances are not grammatical. This is an ill-defined task for N-gram language model. Latent semantic analysis (LSA) is a technique that can cover long range semantic coherence with semantic relationship between two words in the recognition results. It does not take a word-order into account, so that it is applicable for ungrammatical utterances. It would appear to be effective to use two words with high co-occurrence as correct results, but there is a problem in that a pair of two misrecognized words may have a high co-occurrence. Since a language model such as N-gram applies short range semantic similarities, word pairs with high co-occurrence are frequently recognized together. Our method is a modified LSA. We propose using a word co-occurrence analysis with utterance pairs in order to obtain the appropriate keywords. In a conversation, because speakers talk about one common domain, a user's utterance and a system's last utterance may have high co-occurrence. The system reacts to the recognized words that have high co-occurrence with words in the system's last utterance. We applied this word co-occurrence analysis with utterance pairs to our voice interface robot. The precision rate was 43% in the original recognition system and it was improved to 71% with the word co-occurrence analysis.
  • ―「女性」「男性」と形容詞のコロケーションを中心に―
    馬 雯雯
    ことば
    2018年 39 巻 36-51
    発行日: 2018/12/31
    公開日: 2018/12/31
    ジャーナル フリー

    本研究は新聞記事に用いられている「女性」「男性」という語と形容詞のコロケーションから日本語におけるジェンダー表現を考察するものである。分析に際し、「女性」「男性」と

    共起
    する形容詞の全体像を把握するために、テキスト型データを統計的に分析するためのソフトウェアKH Coderで
    共起
    ネットワーク図を出力し、分析を試みた。そして、「女性」「男性」の直前に位置する形容詞の考察にあたって、「女性」「男性」と
    共起
    関係を有し、直接女性や男性の性質や様子を形容する語をピックアップした。そのうち、「若い」と「女性」「男性」の強い
    共起
    関係は偶然なものではなく、「若い女性」「若い男性」は二つの定着度の高いカテゴリーとして認識され、用いられていることが確認された。さらに、カテゴリーとしての「若い女性」「若い男性」はそれぞれ異なった動詞、名詞と
    共起
    していることを明らかにした。

  • ―動詞と共起する語のカテゴリー化を促す指導の有効性とその検証―
    三好 裕子
    日本語教育
    2011年 150 巻 101-115
    発行日: 2011年
    公開日: 2017/02/17
    ジャーナル フリー

     本研究は,一文中において統語的な関係にある語と語の結びつきを

    共起
    表現と称し,動詞の指導方法として,動詞および動詞と
    共起
    する語とからなる
    共起
    表現を複数例示し,
    共起
    する語の共通点を考えさせることでそのカテゴリー化を促し,動詞の意味と
    共起
    関係の理解を図る指導方法(Categorize法,CA法と略す)を考案した。CA法を,提示した個々の
    共起
    表現を覚えさせる方法と比べる実験を行い,有効性を検証した。実験では,二つの方法での動詞の学習の後ポストテストとして短文の
    共起
    表現部分の正誤判断問題をさせ,アンケートと遅延テストも行った。

     当日テストでは提示しなかった

    共起
    表現の問題で,CA法は覚えさせる方法より成績が良く,提示した
    共起
    表現の問題でも同等の成績で,効果が証明された。効果の要因として,
    共起
    する語のカテゴリーや母語との相違への気付きが挙げられた。一方,遅延テストでは,統計上の差が認められなかった。

  • 玉岡 賀津雄
    計量国語学
    2017年 31 巻 1 号 20-35
    発行日: 2017/06/20
    公開日: 2018/08/01
    ジャーナル オープンアクセス
    新聞は,記者が一般大衆に情報を伝達するために,簡潔でわかりやすい表現を目指して,標準的な表現で書かれている.そのため,日本語母語話者の言語産出を反映しているのではないかと思われる.特に,音象徴語は,幼少から擬音や擬態の感覚が養われて,共感的な意味拡張とともに,多様な表現へと拡張した表現であるため,成人の日本語母語話者では多様な動詞とともに産出されると仮定される.そこで,28種類の音象徴語と動詞の
    共起
    パターンを,1991年から1999年までの9年間の毎日新聞のコーパスとこれらの音象徴語に対する36名の母語話者による30秒での動詞の産出を比較した.その結果,多様性の指標であるエントロピーは,母語話者と新聞コーパスで高い相関(r=0.83,p<.001)を示した.エントロピーと規則性の指標である冗長度には有意な違いはなく,両者の類似性が示された.記述的な考察でみられた例外的な音象徴語は28語中4語であった.
  • ―視覚的な受容的活動の各レベルの分析―
    伊藤 秀明
    日本語教育
    2019年 173 巻 69-76
    発行日: 2019/08/25
    公開日: 2021/08/28
    ジャーナル フリー

     2001年に欧州評議会が発表したCommon European Framework of Reference for Languagesは近年,様々な外国語教育で受け入れられてきているが,これらの取り組みの多くは言語参照レベルに注目が集まっており,それぞれの言語参照レベルにおいてどのような能力が重視されているのかについては理解が深められていない。そこで本稿では,視覚的な受容的活動でどのような能力が重視されているかを明らかにするために,視覚的な受容的活動のCan-doに書かれているテキストを計量的に分析し,各レベルの語の

    共起
    関係から考察をおこなった。その結果,A1レベルからB1レベルまではテキストの種類とその読み方が重視されているが,B2レベルからはテキストの内容をどの程度理解しているのか,ということが重視されていることが明らかとなった。

  • 松尾 豊, 石塚 満
    人工知能学会論文誌
    2002年 17 巻 3 号 217-223
    発行日: 2002年
    公開日: 2002/04/04
    ジャーナル フリー
    We present a new keyword extraction algorithm that applies to a single document without using a large corpus. Frequent terms are extracted first, then a set of co-occurrence between each term and the frequent terms, i.e., occurrences in the same sentences, is generated. The distribution of co-occurrence shows the importance of a term in the document as follows. If the probability distribution of co-occurrence between term a and the frequent terms is biased to a particular subset of the frequent terms, then term a is likely to be a keyword. The degree of the biases of the distribution is measured by χ²-measure. We show our algorithm performs well for indexing technical papers.
  • 木曽 久美子
    人間・環境学会誌
    2016年 19 巻 1 号 34-
    発行日: 2016年
    公開日: 2019/03/19
    ジャーナル オープンアクセス
  • ―「女性」とそのコロケーションから―
    馬 雯雯
    ことば
    2018年 39 巻 5-6
    発行日: 2018/12/31
    公開日: 2018/12/31
    ジャーナル フリー
  • 建築記号群の解釈としての認知地図の分析に基づく建築・都市空間のデザインに関する研究 (その3)
    木曽 久美子
    日本建築学会計画系論文集
    2017年 82 巻 734 号 917-927
    発行日: 2017年
    公開日: 2017/04/30
    ジャーナル フリー
    As with the previous, co-occurrence probabilities between architectural signs on sketch map are evaluated using a simulator which maps their geographical dispositions, considering its application into Human-Environment System design as follows: 1) Propose architectural signs’ co-occurrence semiosis model based on C.S. Peirce’s semiotics focusing on its semantic polysemy, 2) Evaluate their co-occurrence probabilities in GIS database created in Part 1 and Part 2 via logistic regression analysis, 3) Draw dispositions of the co-occurrence probabilities on simulator created based on step 2, 4) Consider the application of the results into the Human-Environment System design.
  • 建築記号群の解釈としての認知地図の分析に基づく建築・都市空間のデザインに関する研究(その2)
    木曽 久美子
    日本建築学会計画系論文集
    2016年 81 巻 726 号 1653-1663
    発行日: 2016年
    公開日: 2016/08/30
    ジャーナル フリー
     As with the last paper, here we focus on the cognitive map that expresses the interaction between architectural/urban space and human beings in order to develop a design method for the Human-Environment System in which all the elements including human beings continue to interact with each other. Sketch maps drawn by university students are analyzed as externalized drawings of the cognitive map as with the previous paper.
     This paper proposes a method to evaluate co-occurrence probabilities between architectural signs on a sketch map via logistic regression analysis and analyze the disposition of the architectural signs with their probabilities on a geographical map. A simulator created as below is used to identify the impact of the change of some characteristics of the architectural signs on their co-occurrence probabilities, considering their application in Human-Environment System design as follows.
     First, by focusing on the meaning aspects of the abovementioned interactions, the cognitive mapping process is understood as a thinking process through signs on the basis of the concept of semiosis proposed by C.S. Peirce. Therefore, the cognitive map is modeled from the interpretation of the architectural signs that represent the architectural/urban space using the concept of “architectural sign, ” “architectural/urban space, ” and “cognitive map, ” following Peirce's concept of “sign, ” “object, ” and “interpretant.” On this basis, the “co-occurrence” between two co-occurring architectural signs is understood as the relationship between “sign” and “object.” Then co-occurrence types of all the pairs of architectural signs are classified into three categories based on his concept of “icon, ” “index, ” and “symbol.”
     We then propose variables for the relationships among the co-occurring architectural signs to determine these signs' co-occurrence types. Then using the GIS database created from the drawn sketch map, the logistic functions are obtained via logistic regression analysis, which uses the proposed variables as independent variables. From these logistic functions, we can predict in which co-occurrence type the co-occurrence probabilities will be higher (or lower).
     Then we create a simulator on which architectural signs' dispositions with the co-occurrence probabilities are drawn on the geographical map using the obtained logistic functions. Thus, we analyze the impact of the change of some characteristics of architectural signs on the disposition of their co-occurrence probabilities on the geographical map.
     Each university is found to have a different co-occurrence tendency depending on the co-occurrence types of its architectural signs through the analysis. For example, in Matsuoka campus, which is located far from the center of the city and whose students use their own cars every day, the co-occurrence tendency of an architectural sign located along the bypass far from the university is unaffected by the change to architectural signs near the university; however, it is affected by changes to architectural signs along the bypass. In addition, some architectural signs co-occur with many others, such as those for convenience stores or supermarkets, the change of whose architectural characteristics can have a major impact on the co-occurrence tendency of the targeted area.
     The analysis method and results presented here show the possibility of considering the impact of architectural design on the cognitive map of the targeted area, which indicates a way forward for the Human-Environment System design.
  • 玉岡 賀津雄
    自然言語処理
    2006年 13 巻 2 号 169-179
    発行日: 2006/04/10
    公開日: 2011/03/01
    ジャーナル フリー
    SPSS社のAnswerTree3.0Jに搭載されたCHAIDで決定木を描く統計手法が, コーパスから得られる2つ以上の変数からなる
    共起
    頻度を分析するのに有効であるかどうかを検討した・本研究では, 3種類の接続助詞「から」「ので」「のに」が, 7種類の副詞「何しろ」「何せ」「せっかく」「現に」「どうせ」「実際」「本当に」と
    共起
    する場合に, 文中と文末の表現でどちらが使われるかを, 新潮文庫100冊を使って解析した.決定木 (図1を参照) は, 3種類の接続助詞と7種類の副詞の
    共起
    頻度によって, 接続助詞の位置が文中にくるか文末にくるかを予測するという分析結果を描いたものである.決定木から5つの特徴を読み取ることができる.まず第1に, 接続助詞「ので」と「から」が副詞との
    共起
    頻度において文中・文末で顕著な違いを示した.「ので」は文末ではほとんどみられず (5回あるいは4.59%), 「から」は頻繁にみられた (220回あるいは31.56%).第2に, 副詞「何しろ」と接続助詞「から」がもっとも典型的な文末表現であることが分かった (この種の組み合わせの合計324回のうち140回あるいは43.21%).第3に, 接続助詞「から」と副詞の「せっかく」の
    共起
    は, かなりあるものの, 文末では非常に少ないことも分かった (この種の組み合わせの合計67回のうち6回あるいは8.96%).第4に, 接続助詞「から」と副詞「何せ」「現に」「どうせ」「実際」「本当に」はいずれも, 文中・文末にほぼ同じようなパターンで
    共起
    していることも示された.第5に, 接続助詞「のに」は副詞の文中・文末の
    共起
    パターン (文中が78。82%, 文末が21.18%) が, 全体の
    共起
    頻度 (文中が72.73%, 文末が27.27%) と類似していた.以上のように, AnswerTree3.0Jによる決定木の手法は, 複数の変数からなる
    共起
    頻度データを構造的に分析することができ, 今後のコーパス研究において有効な手段の一つとなるであろう.
  • 南 賢一, 飯塚 博幸, 古川 正志, 山本 雅人
    人工知能学会論文誌
    2015年 30 巻 6 号 737-744
    発行日: 2015/11/01
    公開日: 2015/10/27
    [早期公開] 公開日: 2015/07/03
    ジャーナル フリー
    The distribution center became more important because the growth of the internet enabled us to buy various products easily on the Internet. In the distribution center, one of the main works is order picking which is to carry the products from shelves of the warehouse according to the orders received from customers. Efficient order picking reduces the large amount of work and the improvement of the order picking is necessary in a larger distribution center. It is important for order picking not only to give workers a good tour plan but also to assign products to the storage shelves in the distribution center. It is known that it is effective to consider frequency order and frequency of co-occurrence at the same time for storage location assignment. The conventional studies proposes the class-based method for frequency order and evaluation function to evaluate frequency order and co-occurrence of orders at the same time. This study proposes a novel method how to assign products to the storage using a co-occurrence network of ordered products and self-organizing map on network topology of the warehouse. Our proposed method is compared with the conventional studies and our experiments show that our proposed method can be more effective than the conventional methods.
  • ――推量的副詞と文末モダリティの共起を中心にして――
    スルダノヴィッチ イレーナ, ベケシュ アンドレイ, 仁科 喜久子
    日本語教育
    2009年 142 巻 69-79
    発行日: 2009年
    公開日: 2017/04/25
    ジャーナル フリー

     従来,日本語教育における語彙や文法のシラバスは教師や教材の作成者の直感と経験に基づいて作成されることが多かった。本稿は日本語教育へのコーパスの応用を考え,複数のコーパスに基づいた語彙シラバス作成の妥当性と可能性を探る。分析結果に基づいて,学習者の目的とコーパスの種類との関連,また項目の導入段階と適切なコーパスにおける項目の頻度との関連を考慮したシラバス作成方法を提案する。その一例として,推量副詞と文末モダリティの

    共起
    を取りあげ,複数のコーパスの中から,抽出した語および
    共起
    表現とその頻度・重要度を比較検討することで,従来のシラバス項目を改善することを提案する。

  • 安原 宏
    自然言語処理
    1996年 3 巻 4 号 87-101
    発行日: 1996/10/10
    公開日: 2011/03/01
    ジャーナル フリー
    実用的な自然言語処理を開発するには大規模な言語資源が必要になる. 語彙解析では辞書が共通の言語資源である. 一方, 構文解析では文法規則が主流になってくる. 規則ベースは抽象的で解析時の挙動を理解することは困難であり, 規則の規模が大きくなると保守改良が困難になるという課題がある. 本論文では実際の文章から縮退型
    共起
    関係という2文節間の係り受け関係を品詞と付属語列で表現するデータを抽出し, 係り受け解析の唯一の言語資源として利用したシステムを示す. 本方式を用いて4000文から抽出した8000の縮退型
    共起
    関係データを用いたプロトタイプシステムを構築し, 50文の新聞社説で評価実験を行ったところ, 80%の係り受けが成功した. 本システムの特徴として, 規則駆動では困難な構文規則を学習したり拡張することが
    共起
    関係によるデータ駆動の良さから実現可能になっていることが挙げられる.
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