Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
テキストコーパスを用いた漢字詳細読みの自動生成
Search
kakubari
March 09, 2017
Technology
170
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
テキストコーパスを用いた漢字詳細読みの自動生成
長岡技術科学大学
自然言語処理研究室
学部3年 角張竜晴
kakubari
March 09, 2017
More Decks by kakubari
See All by kakubari
動詞クエリの語間の関係性に基づくクエリマイニング
kakubari
0
130
Neural Modeling of Multi-Predicate Interactions for Japanese Predicate Argument Structure Analysis
kakubari
1
190
Leveraging Crowdsourcing for Paraphrase Recognition
kakubari
0
110
Automatically Acquired Lexical Knowledge Improves Japanese Joint Morphological and Dependency Analysis
kakubari
0
120
Labeling the Semantic Roles of Commas
kakubari
0
100
Integrating Case Frame into Japanese to Chinese Hierarchical Phrase-based Translation Model
kakubari
0
130
Improving Chinese Semantic Role Labelingusing High-quality Surface and Deep Case Frames
kakubari
0
98
Exploring Verb Frames for Sentence Simplification in Hindi
kakubari
0
160
述語項構造と照応関係のアノテーション
kakubari
0
270
Other Decks in Technology
See All in Technology
SRE Next 2026 何でも屋からの脱却
bto
0
480
インフラ寄りSREでも 開発に踏み出せる〜境界を越えてユーザー体験に向き合いたい〜
sansantech
PRO
2
3.4k
SRE依存からの脱却 運用を開 発チームへ移す、 フルサイ クル開 発体制の実践
joooee0000
0
2.5k
Amazon EVS で VCF 9.0 / 9.1 のサポート開始まとめ
mtoyoda
0
290
LLM/Agent評価:トップ営業の発言を「正解」にする 〜暗黙的正解による評価を営業資産に変える〜
takkuhiro
1
140
「ちゃんとやっている」は独りよがりだった ― 不安に寄り添うインシデント対応へ / Towards incident response that addresses anxieties
chmikata
1
4.6k
Oracle Exadata Database Service on Cloud@Customer X11M (ExaDB-C@C) サービス概要
oracle4engineer
PRO
2
8.4k
DMM.com 購入改善推進チーム におけるCodeRabbitを用いた レビューフロー改善の一例
ysknsid25
2
580
CIで使うClaude
iwatatomoya
0
230
Keeping applications secure by evolving OAuth 2.0 and OpenID Connect
ahus1
PRO
1
160
プライバシー保護の理論と実践
lycorptech_jp
PRO
1
250
Gen3R: 3D Scene Generation Meets Feed-Forward Reconstruction
spatial_ai_network
0
110
Featured
See All Featured
The Organizational Zoo: Understanding Human Behavior Agility Through Metaphoric Constructive Conversations (based on the works of Arthur Shelley, Ph.D)
kimpetersen
PRO
0
380
Winning Ecommerce Organic Search in an AI Era - #searchnstuff2025
aleyda
1
2.1k
Taking LLMs out of the black box: A practical guide to human-in-the-loop distillation
inesmontani
PRO
3
2.3k
The Cult of Friendly URLs
andyhume
79
6.9k
Future Trends and Review - Lecture 12 - Web Technologies (1019888BNR)
signer
PRO
0
3.6k
How to Think Like a Performance Engineer
csswizardry
28
2.7k
The Curse of the Amulet
leimatthew05
2
13k
We Have a Design System, Now What?
morganepeng
55
8.2k
Optimizing for Happiness
mojombo
378
71k
Beyond borders and beyond the search box: How to win the global "messy middle" with AI-driven SEO
davidcarrasco
3
180
Rails Girls Zürich Keynote
gr2m
96
14k
4 Signs Your Business is Dying
shpigford
187
22k
Transcript
Ԭ ٕ ज़ Պ ֶ େ ֶ ࣗ વ ݴ ޠ ॲ ཧ ݚ ڀ ࣨ ֶ ෦ ֯ ு ཽ テキストコーパスを用いた漢字詳細読みの自動生成 川崎 博章, 笹野 遼平, 高村 大也, 奥村 学 ใॲཧֶձจࢽʢδϟʔφϧʣ ɹ7PMɹ/Pɹ %FD ਤදจΑΓҾ༻
概要 ˔εΫϦʔϯϦʔμͷࣈৄࡉಡΈͰɺԻʹΑΔઆ໌ͩ ͚ͰϢʔβʹࣈΛਖ਼͘͠ىͤ͞Δɻ ɹଟ͘ͷࣈʹಉԻҟࣈ͕ଘࡏ͍ͯ͠Δɻ ɾҰൠతʹɺlίχϡzͱ͍͏ಡΈͷࣈɺ ɹlߪೖz͔͠ͳ͍ͨΊɺlߪzlίχϡͷίzͰى Ͱ͖Δ ɾlίόΠzͱ͍͏ಡΈͷࣈɺlޯzlެചz͕ଘ ࡏ͢ΔͨΊ ɹlίόΠͷίz͔Βlߪz͕ى͠ʹ͍͘
ɹ ಉԻҟࣈͷใͱ୯ޠͷີΛߟྀʹೖΕͨίʔύεΛ ༻͍ͨࣈৄࡉಡΈͷࣗಈੜΛఏҊ
概要 ˔Θ͔ͬͨ͜ͱ ΠϯλϥΫςΟϒͳཁૉΛऔΓೖΕΔ ੜ͞ΕΔࣈৄࡉಡΈͷ͞ΛطଘͷεΫϦʔϯ Ϧʔμͱಉఔʹ͍͑ͯΔ ࣗಈੜ͞ΕͨࣈৄࡉಡΈͷੑೳ͕طଘͷͷΑ Γߴ͍
はじめに ˔ຊޠʹฏԾ໊ɺยԾ໊ɺࣈͷ̏छྨ ɹɾฏԾ໊ͱยԾ໊̍ͭͷԻʹ̍ͭͷจࣈ ɹɾࣈಉԻҟࣈ͕ଘࡏ ࣈͷಡΈͷΈͰઆ໌͢Δͱɺᐆດੑ͕ଘࡏ͢Δ ͦͷͨΊɺઆ໌ରͷࣈͷԻಡΈ܇ಡΈɺߏཁ ૉͳಛ͕ར༻͞ΕΔɻ
はじめに ˔େنςΩετίʔύεΛར༻ͨ͠ࣈৄࡉಡΈͷ ࣗಈੜ๏ͷఏҊ ɾޠͷີ ɾಉԻҟࣈͷग़ݱʹؔ͢Δใ ˔ࣗಈԻҊΛ͏νέοτ༧γεςϜͰͷར༻ ɾΠϯλϥΫςΟϒͳཁૉΛऔΓೖΕΔ ɾࣈىͷͨΊʹॏཁͳใΛૣΊʹग़ྗ͠ɺϢʔ βͷཁٻʹԠͯ͡ඞཁͳใΛՃ͍ͯ͘͠ߏ
従来の漢字詳細読みの分類 λΠϓ̍ɹରͷࣈΛؚΉ୯ޠͱͦͷಡΈ lίόΠʢߪങʣͷίz lߪz lώϣΧʢධՁʣͷΧz lՁz
λΠϓ̎ɹରͷࣈ͕ಠಛͳಡΈ lαΫϥʢࡩʣz lࡩz lϑλλϏʢ࠶ͼʣ αΠʢ࠶ʣz l࠶z λΠϓ̏ɹରࣈͷಛͱͦͷಡΈ lαϯζΠͷΧϫz lՏz lΧϯεδͷΠνz lҰz ຊจͰɺ౷ܭใΛར༻͢Δ͜ͱʹΑΓى͕ߴ ͍ࣈৄࡉಡΈͷੜ͕ՄೳͰ͋ΔλΠϓ̍ͰࢼΈΔɻ
既存の漢字詳細読みの問題点 ཁҼ̍ ɹlνϤΨϛͷϤzͱ͍͏ࣈৄࡉಡΈͰ༻͍ΒΕ͍ͯΔlઍࢴzͷΑ ͏ͳ͍ີͷ୯ޠͷଘࡏ ཁҼ̎ ɹlߪങzͱlޯzͷΑ͏ͳಉԻҟࣈͷଘࡏ ཁҼ̏ ɹlྤzͷΑ͏ͳ͍͠ࣈͷଘࡏ ཁҼ̍ͱཁҼ̎ɺࣈৄࡉಡΈͰ࠷దͳ୯ޠΛ༻͍Δ͜ͱͰରԠ
Ͱ͖Δͱߟ͑ΒΕΔɻཁҼ̏ະͷࣈΛى͢Δ͜ͱඇৗʹࠔ Ͱ͋Δɻ ࣈৄࡉಡΈʹΑΔରࣈͷىͷ্Λతͱ͠ɺཁҼ̍ͱ ཁҼ̎ʹযΛͯΔɻ
漢字詳細読みの自動生成 ˔̎ஈ֊Ͱߏ͞ΕΔࣈৄࡉಡΈͷࣗಈੜ๏ ɾୈ̍ஈ֊ͰlରͷࣈΛؚΉ୯ޠͱͦͷಡΈz ɹͦͷ͏͑ͰɺϢʔβ͕̍ͭͷࣈΛىͰ͖ͳ͍ ߹ʹୈ̎ஈ֊Ҡߦ͢Δɻ ɾୈ̎ஈ֊ͰɺΠϯλϥΫςΟϒʹ̎ͭͷผͷ ࣈৄࡉಡΈ
漢字詳細読みの自動生成 図1 提案システムの概要
第1段階の漢字詳細読み生成法 ᶃίʔύε͔Βɺ̎จࣈҎ্ΛؚΈɺ͔ͭରͷࣈ ΛؚΉ୯ޠΛநग़͢ΔɻͦͷࡍɺlߴߍzͳͲͷରͷ ࣈͷಡΈΛෳ࣋ͭ୯ޠআ֎ɻ ᶄ֤୯ޠʹର͠ɺείΞΛҎԼͷࣜᾇΑΓܭࢉ͢Δɻ
第1段階の漢字詳細読み生成法 ᶅ࠷ߴ͍είΞͱͳΔ୯ޠΛ༻͍ͯɺࣈৄࡉಡΈ Λੜ͢Δɻੜͷࡍʹɺબͨ͠୯ޠͷಡΈͱɺͦ ͷ୯ޠதͷରͷࣈͷಡΈΛར༻͢Δɻ ࣜᾇͷЋ͕ ЋͰ͋Δͱɺີ߹͍ ЋͰ͋ΔͱɺಉԻҟࣈͷগͳ͞ Λॏཁࢹ͍ͯ͠Δɻ
第2段階の漢字詳細読み生成法 ɹୈ̍ஈ֊ͰɺରࣈΛؚΉ୯ޠ͕શͯಉԻҟࣈΛ࣋ ͭ߹ɺͦͷࣈΛಛఆͰ͖ΔࣈৄࡉಡΈΛੜ͢Δ͜ ͱ͕Ͱ͖ͳ͍ɻ ྫ͑ʜɹlՊz Ұൠతͳ୯ޠɹlՊֶzlڭՊzɺl୯Պz lՊֶzʹlԽֶz lڭՊzʹlڧԽz l୯ՊzʹlԽzl୯Ձz
ୈ̎ஈ֊Ͱɺୈ̍ஈ֊ͷ݁ՌͱΈ߹ΘͤΔ͜ͱͰɺ ࣈΛىͤ͞Δɻ
第2段階の漢字詳細読み生成法 ᶃίʔύε͔Βɺ̎จࣈҎ্ΛؚΈɺ͔ͭઆ໌͍ͨ͠ ࣈΛؚΉ୯ޠΛநग़͢Δɻ ᶄநग़ͨ͠୯ޠͷͯ͢ʹείΞΛ͚ͭΔɻ
第2段階の漢字詳細読み生成法 ᶅ࠷ߴ͍είΞͷ୯ޠΛબͨ͠ޙɺ୯ޠX ͱX Λ༻͍ͯࣈৄࡉಡΈΛੜ͢Δɻ ɹࣈͷ֤߹ͤΛى͢Δ߹͍ɺͦͷ߹ͤʹ ؚ·ΕΔ̎୯ޠͷ͏ͪີͷ͍୯ޠͷग़ݱස NJO
D X D X ʹൺྫ͢Δͱߟ͑Δɻ ɹΑͬͯɺରࣈʹର͢ΔͦͷසΛɺશީิͷͦ ͷසͷͰׂͬͨΛىՄೳͳࣈͷᐆດੑͷগ ͳ͞ͱͯ͠༻͍ͯ͠Δɻ
実験 ˔࣮ݧઃఆ (PPHMFຊޠ/άϥϜίʔύε ಡച৽ฉίʔύε ݱຊޠॻ͖ݴ༿ۉߧίʔύε ɹ.F$BCΛ༻͍ͯɺ୯ޠׂͨ݁͠ՌΛఏҊख๏Ͱ
༻͍͍ͯΔ 1$5BMLFS91ɿൺֱରͷεΫϦʔϯϦʔμ
実験 ࣈৄࡉಡΈͷੑೳʹযΛͯΔͨΊɺ࣮ݧͰ (PPHMFίʔύεதʹݱΕΔग़ݱස্Ґޠͷ ࣈΛ༻͍ͨɻ ཁҼ̏ʹΑΔ͍͠ࣈͷଘࡏʹىҼ͢ΔΤϥʔΛ ͳΔ͘ແࢹ͢Δɻ ɹ্هݸͷࣈͷ߹ܭग़ݱසશग़ݱࣈͷ Ҏ্ΛΊ͍ͯΔͨΊɺ࣮༻্ͷ؍͔Βे
3つのコーパスの比較 ˔ఏҊख๏ʹదͨ͠ίʔύεΛௐࠪ ɹఏҊख๏λΠϓ̍Ͱࣗಈੜ͢ΔͨΊɺ͜ΕΒͷ ࣈৄࡉಡΈΛൺֱ͢Δɻ ɹͦͷͨΊʹɺग़ݱස্Ґݸͷࣈ͔Β1$ 5BMLFS91ʹΑΔࣈৄࡉಡΈ͕λΠϓ̍Ҏ֎ͷࣈ আ֎͠ɺͬͨݸͷࣈ͔Βແ࡞ҝʹ̍ݸ ͷࣈΛධՁͷͨΊʹબΜͩɻ
3つのコーパスの比較 ˔ධՁ ࣈৄࡉಡΈΛࢴʹҹࣈ͠ɺແ࡞ҝʹࠞͥɺ̔ਓͷ ධՁऀʹఏࣔ͢Δɻ ֤ࣈʹର͠ɺ̐ͭͷࣈৄࡉಡΈ͕ଘࡏ͢ΔͷͰɺ ֤ࣈৄࡉಡΈΛ̎ਓ͕ධՁ͢Δɻ ຊ࣮ݧͰɺࣈͷىͷՄ൱ʹΑΓධՁͨ͠ɻ
ɹBɿࣈΛى͠ɺਖ਼ղ ɹCɿࣈΛى͕ͨ͠ɺෆਖ਼ղ ɹDɿࣈΛى͠ͳ͔ͬͨɻ
実験結果 ˔ىʢ*3ʣ ɾ#$$8+Λ༻͍ͨख๏ͱ1$5BMLFS91͕࠷ߴ͍ ىΛୡ͍ͯ͠Δɻ ఏҊख๏Ͱ#$$8+Λ༻͍Δ 表1 3つのコーパスの比較の結果
提案手法とスクリーンリーダの比較 ˔ఏҊख๏Ͱ#$$8+͔Βੜͨ͠ࣈৄࡉಡΈΛλΠ ϓ̍Ͱग़ྗ͢Δɻ ˔༻͢Δࣈग़ݱස্Ґݸ͔Βແ࡞ҝʹ ݸͷࣈΛநग़ͨ͠ɻ ˔1$5BMLFS91શମͱͷൺֱΛߦ͏ͨΊʹɺεΫϦʔϯ Ϧʔμͷग़ྗλΠϓ̍ʹݶΒͳ͔ͬͨɻ
˔ͦΕͧΕͷ݁ՌΛݸͣͭΛਓͰධՁ͢Δɻ ɹ֤ৄࡉಡΈਓʹΑΓධՁ͞ΕΔɻ
提案手法とスクリーンリーダの比較 ˔ఏҊख๏ʹ͍ͭͯҎԼͷ̑ͭͷબࢶ͔Βɺదͳ ͷΛ̍ͭબΜͰΒ͏ɻ ɾୈ̍ஈ֊ͷࣈৄࡉಡΈͷΈΛΈͯɺ̍ͭͷࣈΛى ͨ͠ɻ Bɿਖ਼ղͩͬͨ Cɿෆਖ਼ղͩͬͨ ɾୈ̎ஈ֊ͷࣈৄࡉ·ͰΈͯɺ̍ͭͷࣈΛىͨ͠ɻ B`ɿਖ਼ղͩͬͨ C`ɿෆਖ਼ղͩͬͨ
DɿࣈΛى͢Δ͜ͱ͕Ͱ͖ͳ͔ͬͨ
提案手法とスクリーンリーダの比較 ˔1$5BMLFS91ʹ͍ͭͯ̏ͭͷબࢶ͔Βɺద ͳͷΛ̍ͭબΜͰΒ͏ ɹBɿᐆດੑͳ̍ͭ͘ͷࣈΛى͠ɺਖ਼ղ ɹCɿᐆດੑͳ̍ͭ͘ͷࣈΛى͕ͨ͠ɺෆਖ਼ղ ɹDɿࣈ̍ͭΛى͠ͳ͔ͬͨ
実験結果 ˔ද̍ΑΓى͕͘ͳͬͨཧ༝ ɾλΠϓ̍ʹద͍ͯ͠ͳ͍ࣈλΠϓ̍Ͱग़ྗ͞Ε ͨՄೳੑ͕͋Δɻ ˔γεςϜશମͰɺεΫϦʔϯϦʔμΑΓى ͕ߴ͘ੑೳ͕ߴ͍ɻ 表4 提案システムとスクリーンリーダの比較結果
実験結果 ˔ఏҊख๏Ͱɺୈ̎ஈ֊·Ͱදࣔ͢Δͱɺࣈৄࡉ ಡΈͷग़ྗ͕͘ͳΔɻ ͕ͩɺඞͣ͠ୈ̎ஈ֊·ͰݟΔඞཁͳ͍ ࣮ࡍɺධՁऀ͕ݟͨจࣈఏҊख๏ͷํ͕͍ 表5 漢字詳細読みの平均文字数
出力例 表6 BCCWJを用いて提案システムが生成した漢字詳細読みと PC-Talker XPによる出力の例とその評価
まとめ ʻ·ͱΊʼ ˔ࣈͷີͱಉԻҟࣈͷใΛߟྀʹೖΕͨɺςΩετ ίʔύεΛ༻͍ͨࣈৄࡉಡΈͷࣗಈੜ๏ΛఏҊ ˔ఏҊख๏ʹΑΓੜ͞ΕͨࣈৄࡉಡΈ͕ɺεΫϦʔϯ Ϧʔμʹࡌ͞Ε͍ͯΔͷΑΓੑೳ͕ߴ͍ ʻࠓޙͷ՝ʼ ˔ൃԻใͷऔΓೖΕ
˔୯ޠ୯Ґͷઆ໌ಡΈͷੜ