トップページ > プログラム > 2015年06月23日 > gLR1mXdw

書き込み順位&時間帯一覧

35 位/199 ID中時間01234567891011121314151617181920212223Total
書き込み数0000000100001000000000002



使用した名前一覧書き込んだスレッド一覧
デフォルトの名無しさん
自然言語処理スレッド その4

書き込みレス一覧

自然言語処理スレッド その4
322 :デフォルトの名無しさん[]:2015/06/23(火) 07:28:27.73 ID:gLR1mXdw
4. アノテーション作業と問題点
「たら」「れば」「なら(ば)」の3つの条件表現アノテーション作業はガイドライン設計
者 2 名で行った。それぞれの表現について、多くの文章の中から該当の表現が出現
する部分を抜き出し、その用法がどのカテゴリに属するかを、テストをもとに判断した。
アノテーションの件数は「たら」「れば」「なら(ば)」それぞれ 200 件ずつ、計 600 件行った
アノテーションを行う中で、以下のような例に対するアノテーションが問題となった。
https://www.ninjal.ac.jp/event/specialists/project-meeting/files/JCLWorkshop_no7_papers/JCLWorkshop_No.7_10.pdf

 実験の結果から, 全体的に「対象」の役割をもつヲ格名詞句に焦点が置かれる傾向があるが,
段階的に「対象」から「到達点」あるいは「道具」へ焦点が移っているということがわかった. 焦点
が置かれるところが類似している動詞は, 意味内容も似通っていることが明らかになったといえる.
 日本語の使役空間移動動詞には, 「−が−に−を 動詞」の型と「−が−で−を 動詞」型があるが,
どちらの型もとれる動詞もある. その場合,対象がヲ格で示され, ニ格で到達点が示された動詞は,
そのニ格がヲ格となって中身よりも容器のほうに焦点が置かれ, ヲ格の対象物はデ格で表されることになる.
 これらの動詞について, 対象物・到達点・容器・道具を示すと考えられる名詞句のどこに焦点が置かれ,
それを話題として取り上げるか, その傾向を調べたのであるが, 全体的にはヲ格名詞句に焦点が置か
れる傾向があることが明らかになった.
http://www.jcss.gr.jp/themes/jcss2014/meetings/JCSS2014/proceedings/pdf/JCSS2014_P1-27.pdf

辞典類にあって、 「し」の用法としては、 〈並列〉と〈原因理由〉とは立項されるが、 〈果〉は立てられていない。
たしかに、、〈34)の例は〈果〉を示しているが注意しておくべきは「だから」の語が直前にあるように、
そうした接続語の支えが必要であるように思うが、このことは、 「し」が何を列挙するのかということを
考える上でも興味深いように思う。
http://www.lib.shimane-u.ac.jp/kiyo/a014/035/004.pdf
自然言語処理スレッド その4
323 :デフォルトの名無しさん[sage]:2015/06/23(火) 12:24:22.70 ID:gLR1mXdw
従来の係り受けアノテーションは、専門家がそれぞれの文節に対して一つの係り先をタグ付けしている。
この手法だと、例 (2) のように、意味的にはどちらにもとれるような係り受けに対して、係り先をどちらか
に決める必要があり問題となる。
本タスクでは、クラウドソーシングによる係り受けのアノテーションを試行した。一つのタスクは、一つ
の文節の係り先を判定するタスクとした。ワーカーへのインストラクションを図 1 に示す。係り先の候補と
しては、KNP が出力する係り先候補とタグ付きコーパスの正解係り先とした。タグ付きコーパスとしては、
京都大学 Web 文書リードコーパス 2 を用いた。このコーパスは京大コーパスと同じ基準で係り受けがタグ
付けされている。
Yahoo!クラウドソーシング 3 を用いて、一つの文節の係り先につき 10 人のワーカーに判定を依頼した。

https://kaigi.org/jsai/webprogram/2015/pdf/2L3-4.pdf

項省略型は,動詞などの述語の項が省略されているケースで,いわゆるゼロ照応として知られている
問題である.ゼロ照応解析は述語項構造解析の範囲であるが,ゼロ照応解析には自動解析が困難な
例が多数存在しており,すべての問題を対象に自動解析を試みた場合に解析精度が極端に低くなる
ことが報告されている [飯田 12].特に,今回は省略された項が述語と異なる文に出現する文間ゼロ照応
の問題となっているが,文間ゼロ照応の自動解析は文内ゼロ照応と比較して精度が極端に低く
(例えば [今村 15])依然大きな課題である.
https://kaigi.org/jsai/webprogram/2015/pdf/2L3-4.pdf


※このページは、『2ちゃんねる』の書き込みを基に自動生成したものです。オリジナルはリンク先の2ちゃんねるの書き込みです。
※このサイトでオリジナルの書き込みについては対応できません。
※何か問題のある場合はメールをしてください。対応します。