Upgrade to PRO for Only $50/Year—Limited-Time Offer! 🔥
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
MySmartSTEAM 2526
cbtlibrary
0
160
コマンドラインを見直そう(1995年からタイムリープ)
sapi_kawahara
0
590
HCI and Interaction Design - Lecture 2 - Human-Computer Interaction (1023841ANR)
signer
PRO
0
1.4k
1014
cbtlibrary
0
500
Human Perception and Cognition - Lecture 4 - Human-Computer Interaction (1023841ANR)
signer
PRO
0
1.2k
Réaliser un diagnostic externe
martine
0
830
QR-koodit opetuksessa
matleenalaakso
0
1.7k
IKIGAI World Fes:program
tsutsumi
1
2.6k
Security, Privacy and Trust - Lecture 11 - Web Technologies (1019888BNR)
signer
PRO
0
3.1k
RSJ2025 ランチョンセミナー 一歩ずつ世界へ:学生・若手研究者のための等身大の国際化の始め方
t_inamura
0
340
子どものためのプログラミング道場『CoderDojo』〜法人提携例〜 / Partnership with CoderDojo Japan
coderdojojapan
PRO
4
17k
Google Gemini (Gem) の育成方法
mickey_kubo
2
740
Featured
See All Featured
JavaScript: Past, Present, and Future - NDC Porto 2020
reverentgeek
52
5.8k
Chrome DevTools: State of the Union 2024 - Debugging React & Beyond
addyosmani
9
1k
Easily Structure & Communicate Ideas using Wireframe
afnizarnur
194
17k
How Fast Is Fast Enough? [PerfNow 2025]
tammyeverts
3
390
Rebuilding a faster, lazier Slack
samanthasiow
85
9.3k
Automating Front-end Workflow
addyosmani
1371
200k
Connecting the Dots Between Site Speed, User Experience & Your Business [WebExpo 2025]
tammyeverts
10
730
Context Engineering - Making Every Token Count
addyosmani
9
520
Building Applications with DynamoDB
mza
96
6.8k
A better future with KSS
kneath
240
18k
GraphQLの誤解/rethinking-graphql
sonatard
73
11k
Reflections from 52 weeks, 52 projects
jeffersonlam
355
21k
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