2016年_年次大会_発表資料

1. 長岡技術科学大学 山本和英, 三上侑城 語義曖昧性解消としての かな漢字換言システムの開発 1
2. 研究背景・目的(1/2) 2  言語処理において、テキストの解析を行う際に 語義の曖昧性が問題となる時がある。 (例)日英翻訳  その曖昧性を解消することを語義曖昧性解消 と呼び、古くから様々な手法が提案されてきた。 貰った犬を飼う I buy the dog which I got. 貰った犬をかう 貰った犬をかう
3. 研究背景・目的(2/2)  しかし現状では... 3 公開されている日本語の 語義曖昧性解消ツールは無い 語義曖昧性解消ツールの 作成を目的とした。
4. 語義曖昧性解消の対象  本研究では、曖昧さを出す要因の一つである “ひらがな”に着目し、これを適切な“漢字”に 換言することで語義曖昧性解消をおこなう。 4 切符をかう 切符を買う 切符を飼う ？ ？
5. 換言候補の収集(1/2) 5  大規模コーパス (BCCWJ)の中で出現 する数  同じ語義の語が記載さ れている辞書
6. 換言候補の収集(2/2)  先に候補を集めておくことで、対象を絞り、 正確に換言できないものを除外。 → 精度の向上  ひらがなの頻度20未満はノイズとして除外し、 頻度1万以上はひらがなが正しいとした。 6 頻度20未満 頻度1万以上 ひらがな頻度20~9999 対象にしない (ノイズ) 換言対象 ひらがなを 正解とする
7. かな漢字換言手法 ① 入力文から換言対象のひらがなを検出 ② 文脈から手がかりとする語を選定 ③ 漢字候補と手がかり語との共起度を計算 ④ 計算結果の値によって漢字を選出 7
8. かな漢字換言の例 8 ① ② ③ ④
9. ① 換言対象の検出  換言候補の収集で集めたひらがなが入力 文に入っていたら、換言プロセスに入る。  ただし、漢字の候補が１つのみのものは、 このプロセスを通さず、その漢字に決定。 9
10. ② 手がかり語の選定 10  対象のひらがなから前後4単語を検索し、 情報を持った語を品詞で選定する。 ・ひらがなが動詞 → 名詞 の語を選択 ・ひらがなが名詞 → 動詞 と 名詞 の語を選択
11.  文章において、この語が出た時には、通常 この漢字が使われるという(共起)情報を 使用。  特定の語との共起度合を数値化するため、 自己相互情報量(PMI)を使用し、出力 値が最大の漢字を選択。 ③ 自己相互情報量 11
12.  誤答を減らすために閾値を設ける。閾値を決め るため、換言処理を行いその結果を考察した。  間違いを１割以下にするため、閾値を5にした。 ④ 閾値の設定 12 PMI値 PMI値
13.  さらなる精度向上のため、作成したかな漢字 換言器で、対象のひらがなが入った文章を換 言処理。  その結果をひらがな毎に20個判断し、16個 (8割)以上正解できないものは対象から除外。  ただし、漢字候補が1つしかないものは18個 (9割)以上とした。 換言できないものの除外 13
14.  換言対象となるひらがな全てに対し、かな漢字 換言を行い、その時の正解率を求めた。  また各ひらがなにおける総頻度を求めた。 実験と結果 14 漢字候補 対応数 テスト数 正解数 正解率 １つのみ 95 1,900 1,886 99.3% ２つ以上 90 1,800 1,683 93.5% 合計 185 3,700 3,569 96.5% 測定箇所 20未満 20~9999 1万以上 総頻度 16,052 886,649 9,470,468 内２つ以上 (未調査) 192,035 (未調査)
15.  本題である、漢字候補が２つ以上のものだけを 見た時、90のひらがなに対し出現頻度の合計 が99,530であったので51.8%を網羅したこと になり、93.5%の精度で換言ができた。 ※漢字候補１つのみは頻度合計81,800  全体で見た時には、ひらがなの頻度１万以上 は全て正解(ひらがなが正解)であるので、出現 頻度で本換言器の網羅率は93.0%であった。 考察 15