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述語項構造解析による検索対象細分化を用いた自然文検索
| Title: | 述語項構造解析による検索対象細分化を用いた自然文検索 |
| Other Titles: | Natural Language Search Based on Subdividing Objects of Search Using Predicate Argument Structure Analysis |
| Authors: | 山田, 浩之1 Browse this author | | ジェプカ, ラファウ2 Browse this author →KAKEN DB | | 荒木, 健治3 Browse this author →KAKEN DB |
| Authors(alt): | YAMADA, Hiroyuki1 | | Rzepka, Rafal2 | | ARAKI, Kenji3 |
| Keywords: | Natural language query | | Information Retrieval | | judicial precedents extraction |
| Issue Date: | 20-Jan-2011 |
| Publisher: | 一般社団法人電子情報通信学会 |
| Journal Title: | 電子情報通信学会技術研究報告. NLC, 言語理解とコミュニケーション |
| Volume: | 110 |
| Issue: | 400 |
| Start Page: | 59 |
| End Page: | 64 |
| Abstract: | 本手法では,述語項構造解析を用いて,自然言語文で表現されたクエリに含まれる単語,係り受け関係に対して,項構造によるスコア付与を行い,データベースからの検索を行った.特に,述語項構造解析によって「ガ格」として判別された単語に対して,検索文章中で主となる「検索主体」を定義することによって検索を行う.これにより,単語によるスコアの偏りによる問題が是正できる.述語項構造解析にはSynChaを用い,実験では交通事故の判例,「教えて!goo」のテキストを対象とした. | | In this paper we describe our system for retrieving texts using predicate argument structure analysis for queries in natural language. A dependency relation included in a query decides a word score, which is retrieved by defining "retrieval subject" that further becomes the main clue for retrieving sentences using a word classified by predicate argument structure analysis tool SynCha as "-ga case". As a result, the problem of biased word score can be corrected. In this research we target judicial precedents of traffic accidents and use "Oshiete! goo" online QA community entries for experiments. |
| Rights: | Copyright©2011 IEICE |
| Type: | article |
| URI: | http://hdl.handle.net/2115/63663 |
| Appears in Collections: | 情報科学院・情報科学研究院 (Graduate School of Information Science and Technology / Faculty of Information Science and Technology) > 雑誌発表論文等 (Peer-reviewed Journal Articles, etc)
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Submitter: RZEPKA Rafal
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