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
20150216 発表資料
Search
Yuta
February 16, 2015
Education
0
150
20150216 発表資料
Yuta
February 16, 2015
Tweet
Share
More Decks by Yuta
See All by Yuta
20160422 文献紹介
sudo
0
170
NLP2016 報告
sudo
0
190
NLP2016 発表スライド
sudo
0
220
20160218 文献紹介
sudo
0
260
20150909 発表資料
sudo
0
140
20150820 文献紹介
sudo
0
190
20150708 文献紹介
sudo
0
160
20150610 文献紹介
sudo
0
190
20150512 文献紹介
sudo
0
180
Other Decks in Education
See All in Education
Présentation_1ère_Spé_2025.pdf
bernhardsvt
0
220
『会社を知ってもらう』から『安心して活躍してもらう』までの プロセスとフロー
sasakendayo
0
260
社外コミュニティの歩き方
masakiokuda
2
190
質のよいアウトプットをできるようになるために~「読む・聞く、まとめる、言葉にする」を読んで~
amarelo_n24
0
220
CHARMS-HP-Banner
weltraumreisende
0
770
JOAI2025講評 / joai2025-review
upura
0
430
情報科学類で学べる専門科目38選
momeemt
0
590
マネジメント「される側」 こそ覚悟を決めろ
nao_randd
9
5.5k
理想の英語力に一直線!最高効率な英語学習のすゝめ
logica0419
6
390
みんなのコードD&I推進レポート2025 テクノロジー分野のジェンダーギャップとその取り組みについて
codeforeveryone
0
210
【品女100周年企画】Pitch Deck
shinagawajoshigakuin_100th
0
5.9k
2025/06/05_読み漁り学習
nag8
0
200
Featured
See All Featured
Principles of Awesome APIs and How to Build Them.
keavy
126
17k
KATA
mclloyd
32
14k
Being A Developer After 40
akosma
90
590k
StorybookのUI Testing Handbookを読んだ
zakiyama
31
6.1k
RailsConf 2023
tenderlove
30
1.2k
Templates, Plugins, & Blocks: Oh My! Creating the theme that thinks of everything
marktimemedia
31
2.5k
ピンチをチャンスに:未来をつくるプロダクトロードマップ #pmconf2020
aki_iinuma
126
53k
Put a Button on it: Removing Barriers to Going Fast.
kastner
60
4k
BBQ
matthewcrist
89
9.8k
The Art of Programming - Codeland 2020
erikaheidi
56
13k
Building Flexible Design Systems
yeseniaperezcruz
328
39k
Easily Structure & Communicate Ideas using Wireframe
afnizarnur
194
16k
Transcript
情報抽出 自然言語処理研究室 B3 須戸悠太 1
情報抽出とは • あらかじめ指定されたテンプレートを埋める形 で、テキストから指定された情報を抽出する。 • 「あるテキスト」 ▫ →「出来事」「日付」「場所」などを抽出 2
例:自然災害 • テキスト ▫ フィリピン政府によると、台風6号の影響で2008 年6月21日、同国中部と南部の各地で河川の氾濫 や地滑りが発生、少なくとも17人が死亡、数人が 行方不明となった。数万人が一時、避難した。 3
例:自然災害 • テンプレート 4 スロット 情報 出来事 台風6号 日付 2008年6月21日
場所 フィリピン中部と南部の各地 損害 河川の氾濫、地滑り 死者数 少なくとも17人 行方不明者数 数人
テンプレートから • 対象とするテキストのトピックにおいて重要か つ不可欠な内容であるということを表現。 • テキストの内容によってテンプレートのスロッ トは変化。 ▫ 例:「企業の新製品情報」 ▫
→「企業名」「商品名」「価格」「スペック」 「発売日」など 5
要素技術の分割 • 1. 固有名抽出 • 2. 属性抽出 • 3. 関係抽出
• 4. シナリオの認識 6
処理の流れ 7 テ キ ス ト 形 態 素 解
析 固 有 名 抽 出 構 文 解 析 属 性 ・ 関 係 抽 出 シ ナ リ オ の 認 識 照 応 解 析 推 論 抽 出 さ れ た テ ン プ レ ー ト
各種解析法では • 形態素解析 ▫ 単語への分割、品詞の付与 • 構文解析 ▫ 名詞句、動詞句などの句の抽出 •
照応解析 ▫ 代名詞の対象や省略要素の同定 8
固有名抽出 種類 例 人名 イチロー、徳川家康、… 地名 渋谷、大阪府、… 組織名 東京工業大学、東芝、… 人工物名
iPhone、PSP、… 時間表現 午前9時、正午、… 単位表現 kg、cm、… 9
固有名抽出の手法 • 知識ベースの手法 ▫ パターンを人手で記述 ▫ 構築のコストの大きさが問題 • 統計的な手法 ▫
訓練データを、機械学習アルゴリズムに与えるこ とで、抽出規則を自動的に学習する。 10
属性・関係抽出 • 属性抽出:固有名のもつ属性を抽出 ▫ 例:人名→性別、年齢など • 関係抽出:固有名間の関係の同定 ▫ 例:人名と組織名→従業員 11
シナリオの認識 • テキスト中に記述されたイベントをパターンに より抽出。 • パターンはあらかじめ用意しておき、テキスト と照合することで該当箇所を抽出。 12
余談 • Webページを対象とした情報抽出器 ▫ →ラッパと呼び、ビジネスなどに用いられる。 • 応用例 ▫ Twitterへの投稿から抽出 ▫
→ある商品に対する消費者の反応など 13