(48) 誤りを含むタグ付きデータを用いた深層格の自動推測手法
言語処理学会第10回年次大会発表論文集, pp.568-571, 2004-3
誤りが３，４割存在する深層格のタグ付きデータから，表層的な情
報のみを手がかりとして，他の事例の深層格を推測する手法を提案
する．本手法は，タグ付きデータに含まれる誤りの影響を抑制する
ために，表層的な情報を動詞，助詞パターン，助詞，名詞に分解し
て規則化し，上記の順に段階的に適用していく．また，学習データ
に含まれない動詞や名詞に対処するために，共起する助詞の頻度を
要素とするベクトルで表現し，内積による類似度に基づいて規則と
の類推を行う．67.1％の精度でタグ付けされたデータを用いて実験
した結果，59.9％の精度となり，助詞のみを手がかりとした場合の
精度56.6％に対して，僅かではあるが精度の向上が確認された．
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