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V22N01-02 | 今日までに，人間による言語使用の仕組みを解明する試みが単語・文・発話・文書など様々な単位に注目して行われて来た．特に，これらの種類や相互関係（例えば単語であれば品詞や係り受け関係，文であれば文役割や修辞構造など）にどのようなものがあるか，どのように利用されているかを明らかにする研究が精力的になされて来た．計算機が普及した現代では，これらを数理モデル化して考えることで自動推定を実現する研究も広く行われており，言語学的な有用性にとどまらず様々な工学的応用を可能にしている．例えば，ある一文書内に登場する節という単位に注目すると，主な研究としてMann\&Thompsonによる修辞構造理論(RhetoricalStructureTheory... | |
V05N01-04 | 本研究では，論説文の文章構造についてモデル化し，それに基づいた文章解析について論じる．近年のインターネットや，電子媒体の発達などにより大量の電子化された文書が個人の周囲にあふれてきており，文書理解，自動要約等，これらを自動的に処理する手法の必要性が増している．文章の構造化はそれらの処理の前提となる過程であるが，人間がその作業を行なう場合を思えば容易に分かるように，元来非常に知的な処理である．しかし，大量の文書を高速に処理するためには，記述されている領域に依存した知識を前提とせず，なるべく深い意味解析に立ち入らない「表層的」な処理により行なうことが求められる．文末表現から文章構造を組み立てる手法，表層的な表現から構造化する手法，また，... | |
V29N02-16 | label{sec:intro}%==================================================BLEU\cite{papineni-2002}やMETEOR\cite{banerjee-2005}などの参照文に基づく自動評価指標は，ベンチマーク上での機械翻訳(MT)システムの開発に貢献してきた．しかし，ユーザが実際にMTシステムを使用する際には，事前に参照文を用意できない場合が多いため，これらの自動評価指標を用いてユーザがMTの品質を確認することは難しい．本研究では，参照文を用いない自動評価である品質推定(QualityEstimation,QE)\cite{specia-2018}に取り組む... | |
V07N03-05 | 情報検索における検索語リストや文書に付与されたキーワードリストなど，複数の内容語(熟語も含む)から成るリストのことを本論文では「タームリスト」と呼ぶ．タームリストを別の言語に翻訳する「タームリストの自動翻訳処理」は，単言語用の文書検索と組み合わせてクロスリンガル検索\cite{Oard96}を実現したり，他国語文書のキーワードを利用者の望む言語で翻訳表示する処理\cite{Suzuki97j}に応用できるなど，様々なクロスリンガル処理において重要な要素技術である．本論文ではタームリストの自動翻訳処理のうち，各タームに対して辞書等から与えられた訳語候補の中から最も妥当なものを選択する「翻訳多義解消」に焦点を当てる．内容語に関する翻訳多... | |
V31N04-07 | \label{sec:intro}word2vec\cite{Mikolov2013}をはじめとする\emph{単語分散表現}やBERT\cite{Devlin2019-ri}に代表される\emph{事前学習済み言語モデル}\footnote{本研究では，BERTのようなマスク型言語モデルも含めて，広義の言語モデルとみなす．}など，大量の学習コーパスを用いて事前学習したニューラルネットワークのモデルの利活用が一般的になっている．研究者や実務者はこのような\emph{事前学習済みモデル}を，各々のタスクに合わせて利用し，必要に応じてファインチューニングする．公開されている事前学習済みモデルやAPIを起点とするのが一般的ではあるが，個別... | |
V03N03-03 | \vspace*{-1mm}機械翻訳システムは，巨大なルールベースシステムであり，NTTにおいて開発を進めている機械翻訳システムALT-J/E~\cite{Ikehara89,Ikehara90}でも，1万ルール以上のパタン対ルール(翻訳ルール)を利用している．他のルールベースシステムと同様，機械翻訳システムにおいても，ルールベースの作成・改良工数は大きな問題であり，特にそのルール数が巨大なだけに，その工数削減が強く望まれている．ルールベースの構築・保守を支援する手法として，近年，事例からの学習を利用する研究が活発となっている．機械翻訳システムにおいても，ルールベース構築への学習技術適用が試みられており，田中は，英日翻訳事例(コーパ... | |
V29N02-12 | \label{sec:intro}文法誤り訂正は，文書中の様々な種類の誤りを自動的に訂正する自然言語処理の研究課題であり，言語学習者の作文支援への応用が期待されている．機械翻訳のモデルを用いて，誤りを含む文から正しい文への翻訳を行う手法が効果的であり，特に，近年ではニューラル機械翻訳で用いられる手法を応用する研究が活発になされている．機械翻訳の手法を用いるためには，\citeA{mizumoto-etal-2011-mining}のLang-8コーパスなどの大規模な学習データが必要となる．しかし，\citeA{junczys-dowmunt-etal-2018-approaching}で指摘されているように，高品質なニューラル機械翻... | |
V05N04-06 | バリアフリーというキーワードの下に各種福祉機器の開発やパソコンソフトの開発が企業や大学で進められている.なかでも視覚障害者向けには点字ピンディスプレイや音声合成装置などを用いて,コンピュータによる積極的な情報処理教育,職業訓練が行われている.このためにはコンピュータのマニュアルや教科書等を点字に翻訳する必要があるが,点字翻訳ボランティアの数は少なく,年間,一人のボランティアが翻訳できる専門書は3,4冊程度である.日本語を点字に翻訳するシステムは過去にいくつか提案されており,市販されているものもある.日本アイ・ビー・エムの嘉手川らは約77000語の基本単語辞書を用いて分かち書きと漢字かな変換を行うシステムを開発した\cite{kade... | |
V31N04-10 | \label{chap:inin}X（旧Twitter\footnote{研究期間中にサービス名称が変更された．以降，本論文ではTwitterの名称で統一表記する．}）やFacebookなどのSNSサービスの普及により，日々，多くの人々によって様々な情報がSNS上に投稿，発信されている．その大量の投稿からは，しばしば利用者にとって有益な情報が取得でき，例えば，利用者は検索機能などを通して大量にある投稿の中から特定地域の天候情報や災害状況など所望の情報を得ることができる\cite{kruspe-etal-2021-changes}．以前から，このようなユーザにとって有益な地域情報をあらかじめ地域ごとに自動的にまとめ上げておき，ユーザ要... | |
V12N05-03 | \label{sc:1}待遇表現は日本語の特徴の一つである．敬語的な表現は他の言語にも見られるが，日本語のように，待遇表現を作るための特別な語彙や形式が体系的に発達している言語はまれである\cite{水谷1995}．日本語の待遇表現は，動詞，形容詞，形容動詞，副詞，名詞，代名詞など，ほぼ全ての品詞に見られる．特に，動詞に関する待遇表現は他の品詞に比べて多様性がある．具体的には，動詞に関する待遇表現は，以下の４つのタイプに大別できる．１）「\underline{お}話しになる」や「\underline{ご}説明する」などのように，接頭辞オもしくは接頭辞ゴと動詞と補助動詞を組み合わせる，２）「おっしゃる」と「申す」（いずれも通常表現\f... | |
V08N02-01 | 本論文では日本語単語分割を分類問題とみなし，決定リストを利用してその問題を解く．このアプローチは文字ベースの手法の一種となり，未知語の問題を受けないという長所がある．また分類問題ととらえることで，ブースティングの手法が適用できる．その結果，単独の決定リストを利用するよりも，さらに精度を向上させることができる．日本語形態素解析は，日本語情報処理において必須の要素技術であり，その重要性は明らかである．日本語形態素解析は単語分割と分割された単語への品詞付与という２つのタスクをもつ．正しい単語分割からは英語の品詞タガーなどの技術を利用して，高精度に品詞付与ができるために，日本語形態素解析の本質的に困難な部分は単語分割である．特に未知語の問題... | |
V03N01-02 | 複合名詞は名詞を結合することによって数限りなく生成できるので，全てを辞書に登録することは不可能である．したがって，辞書に登録されている名詞の組み合わせとして複合名詞を解析する手法が必要である．そのためには，複合名詞をそれを構成している名詞に分割し(複合名詞の形態素解析)，名詞間の係り受け構造を同定しなくてはならない．例として，「歩行者通路」という複合名詞をとりあげる．「歩行者通路」の分割可能性として少なくとも「歩行/者/通路」，「歩/行者/通路」の2通りが考えられる．さらに，前者の分割の結果に対して[[歩行,者],通路]と[歩行,[者,通路]]の2通りの係り受け構造が，後者については[[歩,行者],通路]と[歩,[行者,通路]]の2... | |
V26N04-03 | ニューラル機械翻訳は従来手法の句に基づく統計的機械翻訳に比べて，文法的に流暢な翻訳を出力できる．しかし訳抜けや過剰翻訳などの問題が指摘されており，翻訳精度に改善の余地がある\cite{koehn-knowles:2017:NMT}.このような問題に対して句に基づく統計的機械翻訳では，対訳辞書を用いてデコーダ制約\cite{koehn-EtAl:2007:PosterDemo}を実装することにより翻訳精度を改善していたが，ニューラル機械翻訳では対訳辞書を有効活用するアプローチが明らかではない．ニューラル機械翻訳において対訳辞書を使用して翻訳精度を向上させる先行研究として，モデル訓練時に対訳辞書を用いて単語翻訳確率にバイアスをかける手法... | |
V07N04-02 | 韓国語言語処理について述べる．朝鮮半島は日本にとって歴史的，経済的，社会的に関係の深い周辺地域であり，その意味において韓国語は非常に重要な外国語の一つである．また言語的に，韓国語は日本語に類似する特徴を最も多く持つ言語，つまり日本語に最も近い言語と考えられている．すなわち，日本語言語処理にとって最も参考にすべき外国語が韓国語である．このような背景にも関わらず，日本における韓国語処理，特に日韓翻訳や韓日翻訳に関する研究は，十分に議論されているとは言えない．韓国語は日本語に最も類似した言語であるが故に機械翻訳も容易であり，研究の必要性は低く見られがちである．しかし日韓翻訳に関して文献\cite{日韓評価}が指摘するように，市販システムの... | |
V21N03-02 | 計算機技術の進歩に伴い，大規模言語データの蓄積と処理が容易になり，音声言語コーパスの構築と活用が盛んになされている．海外では，アメリカのLinguisticDataConsortium(LDC)とヨーロッパのEuropeanLanguageResourcesAssociation(ELRA)が言語データの集積と配布を行う機関として挙げられる．これらの機関では，様々な研究分野からの利用者に所望のコーパスを探しやすくさせるために検索サービスが提供されている．日本国内においても，国立情報学研究所音声資源コンソーシアム(NII-SRC)や言語資源協会(GSK)などの音声言語コーパスの整備・配布を行う機関が組織され，コーパスの属性情報に基づい... | |
V05N02-04 | 日本語には単語間に明示的な区切りがないので，入力文を単語に分割し，品詞を付加する形態素解析は日本語処理における基本的な処理である．このような視点から，今日までに多くの形態素解析器が人間の言語直観に基づき作成されている．一方，英語の品詞タグ付けではいくつかのコーパスに基づく方法が提案され，非常に高い精度を報告している\cite{Grammatical.Category.Disambiguation.by.Statistical.Optimization,A.Stochastic.Parts.Program.and.Noun.Phrase.Parser.for.Unrestricted.Text,A.Simple.Rule-Based.... | |
V09N05-02 | 機械翻訳では，統計ベースの翻訳システムのようにコーパスを直接使用するものを除き，変換規則などの翻訳知識は依然として人手による作成を必要としている．これを自動化することは，翻訳知識作成コストの削減や，多様な分野への適応時の作業効率化などに有効である．本稿では，機械翻訳，特に対話翻訳用の知識自動獲得を目的とした，対訳文間の階層的句アライメントを提案する．ここで言う句アライメントとは，2言語の対訳文が存在するとき，その1言語の連続領域がもう1言語のどの連続領域に対応するか，自動的に求めることである．連続領域は単語にとどまらず，名詞句，動詞句などの句，関係節などの範囲に及ぶため，まとめて句アライメントと呼んでいる．ここでは対象言語として，英... | |
V04N02-01 | 日本語文の表層的な解析には,\係り受け解析がしばしば用いられる．\係り受け解析とは,\一つの文の中で,\どの文節がどの文節に係る(広義に修飾する)かを定めることであるが,\実際に我々が用いる文について調べて見ると,\2文節間の距離とそれらが係り受け関係にあるか否かということの間に統計的な関係のあることが知られている．\すなわち,\文中の文節はその直後の文節に係ることがもっとも多く,\文末の文節に係る場合を除いては距離が離れるにしたがって係る頻度が減少する\cite{maruyama}．係り受け距離に関するこのような統計的性質は「どの文節も係り得る最も近い文節に係る」というヒューリスティクス\cite{kurohashi}の根拠になっ... | |
V15N03-02 | 自然言語処理研究は1文を処理対象として数多くの研究が行われてきたが，2文以上を処理対象とする談話処理の研究は依然として多いとは言えない．これは問題が大幅に難しくなることが一因であろう．例えば，構文解析の係り先同定などに見られるように解が文の中にある場合の選択肢は比較的少数であるが，照応・省略解析などのような問題となると解候補や考慮すべき情報が多大となるため正解を得るのは容易ではない．この結果，多くの報告が示すように概ねどのような談話処理の問題であっても十分な精度が得られることは比較的少ない．しかし，これによって談話処理の重要性は何ら変化することはなく，我々は継続的に取り組んでいかなければならない．本論文では，談話処理のうち文間の接続... | |
V02N04-02 | \label{intro}日本語マニュアル文では，次のような文をしばしば見かける．\enumsentence{\label{10}長期間留守をするときは，必ず電源を切っておきます．}この文では，主節の主語が省略されているが，その指示対象はこの機械の利用者であると読める．この読みにはアスペクト辞テオク(実際は「ておきます」)が関与している．なぜなら，主節のアスペクト辞をテオクからテイルに変えてみると，\enumsentence{\label{20}長期間留守をするときは，必ず電源を切っています．}マニュアルの文としては既に少し違和感があるが，少なくとも主節の省略された主語は利用者とは解釈しにくくなっているからである．もう少し別の例とし... | |
V17N04-04 | \label{section:introduction}近年，FrameNet~\shortcite{Baker:98}やPropBank~\shortcite{Palmer:05}などの意味役割付与コーパスの登場と共に，意味役割付与に関する統計的なアプローチが数多く研究されてきた~\shortcite{marquez2008srl}．意味役割付与問題は，述語—項構造解析の一種であり，文中の述語と，それらの項となる句を特定し，それぞれの項のための適切な意味タグ（意味役割）を付与する問題である．述語と項の間の意味的関係を解析する技術は，質問応答，機械翻訳，情報抽出などの様々な自然言語処理の応用分野で重要な課題となっており，近年の意味役... | |
V07N02-05 | \label{sec:intro}本稿では，比喩の一種である換喩を統計的に解釈する方法を述べる．比喩は大別すると，直喩・隠喩的なものと換喩的なものとに分けられる\cite{Ye90}．まず，直喩・隠喩的な比喩とは，喩えるもの(喩詞)と喩えられるもの(被喩詞)との類似性に基づいた比喩である．たとえば，「あの男は狼のようだ」という直喩，あるいは，「あの男は狼だ」という隠喩は，喩詞である「狼」と被喩詞である「あの男」との間の何らかの類似性(獰猛さなど)に基づいている．ここで，直喩と隠喩との違いは，直喩が比喩であることを言語的に明示するのに対して，隠喩はそのようなことを明示しない点にある．一方，換喩的な比喩とは，喩詞と被喩詞との連想関係に基... | |
V07N04-01 | label{sec:moti}アスペクト(aspect;相)とはある一つの事象(eventuality;イベント)についてのある時間的側面を述べたものである．しかしながら同時にアスペクトとは言語に依存してそのような統語的形態，すなわち進行形や完了形などと言った構文上の屈折・語形変化を指す．本稿で形式化を行うのは，このような固有の言語に依存したアスペクトの形態ではなく，言語に共通したアスペクトの意味である．アスペクトの概念はどうしても固有の言語の構文と結び付いて定義されているため，用語が極めて豊富かつ不定である．同じ完了と言っても英語のhave＋過去分詞形と日本語のいわゆる「た」という助詞とはその機能・意味に大きな差異がある．したがっ... | |
V22N01-01 | 述語項構造解析(predicate-argumentstructureanalysis)は，文から述語とその格要素（述語項構造）を抽出する解析タスクである．述語項構造は，「誰が何をどうした」を表現しているため，この解析は，文の意味解析に位置付けられる重要技術の一つとなっている．従来の述語項構造解析技術は，コーパスが新聞記事であるなどの理由で，書き言葉で多く研究されてきた\cite{carreras-marquez:2004:CONLL,carreras-marquez:2005:CoNLL,Matsubayashi:PredArgsData2014j}．一方，近年のスマートフォンの普及に伴い，Apple社のSiri，NTTドコモ社の... | |
V15N04-01 | 本研究の目的は，歴史資料（史料）から歴史情報を自動抽出する方式を確立すること，および歴史知識を構造化するためにその抽出結果を歴史オントロジーとして構築し，提供することにある．歴史研究は史料内容の解読から始まる．そのために史料の収集・翻刻（楷書化）・解読の作業が伴う．ただし，史料の形態・記述は多様であり，翻刻・解読には相当の知識と経験を必要とする．国内には未解読の史料が未だ多数存在する．一方，これまでに解読された結果についても電子化されていない，あるいは機関・個人など個別に存在するために各史料を共用できないという問題があり，歴史事象の関連性の解明，すなわち歴史研究の推進そのものに支障をきたしている．この種の問題解決のために，すなわち歴... | |
V15N02-05 | 近年，Webの普及や様々なコンテンツの増加に代表される不特定多数の情報の取得や不特定多数への情報の発信が容易になったことで，個人が取得できる情報の量が急激に増大してきている．個人が取得できる情報量は今後さらに増え続けるだろう．このような状況は，必要な情報を簡単に得られるようにする一方で不必要な情報も集めてしまう原因になっている．この問題を解決する方法として大量の情報の中から必要な情報だけを選択する技術が必要で，これを実現する手段として検索，フィルタリング，テキストマイニングが挙げられる．このような技術はスパムメールの排除やWebのショッピングサイトの推薦システム等で実際に使われている．本論文では大量の情報の中から必要な情報を取得する... | |
V21N05-03 | 句に基づく統計的機械翻訳\cite{Koehn:03}が登場し，仏英などの言語対における機械翻訳性能は大きく向上した．その一方で，文の構文構造が大きく異なる言語対（日英など）において，長距離の単語並べ替えを上手く扱うことができないという問題がある．近年，この問題を解決するため，同期文脈自由文法\cite{Wu:97,Chiang:05}や木トランスデューサ\cite{Graehl:04,Galley:06}により，構文情報を使って単語並べ替えと訳語選択を同時にモデル化する研究が活発化している．しかし，単語アライメントや構文解析のエラーを同時にモデルへ組み込んでしまうため，句に基づく手法と比較して，いつでもより良い性能を達成できている... | |
V03N03-05 | \footnotetext{井佐原均,HitoshiIsahara,郵政省通信総合研究所関西先端研究センター,KansaiAdvancedResearchCenter,CommunicationsResearchLaboratory,MPT}\footnotetext{内野一,HajimeUchino,日本電信電話株式会社ＮＴＴコミュニケーション科学研究所,NTTCommunicationScienceLaboratories,NipponTelegraphandTelephone}\footnotetext{荻野紫穂,ShihoOgino,日本アイ・ビー・エム株式会社東京基礎研究所,IBMResearch,TokyoResearc... | |
V22N02-01 | 近年，電子カルテに代表されるように，医療文書が電子的に保存されることが増加し，構造化されていないテキスト形式の医療情報が増大している．大規模な医療データには有用な情報が含まれ，新たな医学的知識の発見や，類似症例の検索など，医療従事者の意思決定や診療行為を支援するアプリケーションの実現が期待されている．これらの実現のためには，大量のテキストを自動的に解析する自然言語処理技術の活用が欠かせない．特に，テキスト中の重要な語句や表現を自動的に認識する技術は，固有表現抽出や用語抽出と呼ばれ，情報検索や質問応答，自動要約など，自然言語処理の様々なタスクに応用する上で必要不可欠な基盤技術である．用語抽出を実現する方法として，人手で作成した抽出ルー... | |
V28N01-03 | \label{sec:intro}対話システムの応答生成においては，ユーザとの対話を継続させる働きである対話継続性が重要な要素であり，特に対話中でのシステム発話の一貫性を考慮することが重要とされている\cite{bohus2003ravenclaw}．近年盛んに研究されている，ニューラルネットワークで対話のクエリ-応答ペアを学習するNeuralConversationModel(NCM)\cite{ncm}においても同様に，対話の文脈や論理を考慮することが対話継続性に寄与すると考えられている\cite{mei2017coherent}．そこで本研究では，まず応答候補と対話履歴に存在する事態の一貫性に着目した応答のリランキング手法を提... | |
V14N03-10 | インターネット上での商取引やブログの増加により，特定の商品や出来事についての感情や評価，意見などの個人の主観を表明したテキストが増加している．この主観の対象が特定の商品に対するものである時は，商品へのフィードバックとして企業に注目される．主観が特定のニュースや施策に対するものであれば，国民の反応を知る手がかりとして利用する用途なども考えられる．国内外で多数の主観に注目した会議が開催されていることからも，関心の高さをうかがい知ることができる（EAAT2004,Shanahanetal.2005，言語処理学会2005，言語処理学会2006，AAAI2006，EACL2006，ACL2006）．本研究では，このようなテキストに現れた個人の... | |
V13N03-08 | 近年，手話は自然言語であり，ろう者の第一言語である\cite{Yonekawa2002}ということが認知されるようになってきた．しかし，これまで手話に関する工学的研究は，手話動画像の合成や手話動作の認識といった画像面からの研究が中心的であり，自然言語処理の立場からの研究はまだあまり多くは行われていない．言語処理的な研究が行われていない要因として，自然言語処理における処理対象はテキストであるのに，手話には広く一般に受け入れられた文字による表現（テキスト表現）がないことがあげられる．言語処理に利用できる機械的に可読な大規模コーパスも手話にはまだ存在していないが，これもテキスト表現が定まっていないためである．本論文では，手話言語を音声言語... | |
V07N04-13 | \label{sec:intro}テキスト自動要約は，自然言語処理の重要な研究分野である．自動要約の方法には様々なものがあるが，現在の主流は，テキスト中から重要文を抽出して，それらを連結することにより要約を生成する方法である\cite{oku99}．重要文を選ぶための文の重要度は，一般に，\begin{itemize}\item位置情報(例：先頭部分の文は重要)\item単語の重要度(例：重要単語を含む文は重要)\item文間の類似関係(例：タイトルと類似している文は重要)\item文間の修辞関係(例：結論を述べている文は重要)\item手がかり表現(例：「要するに〜」などで始まる文は重要)\end{itemize}などのテキスト中... | |
V06N07-04 | \label{sec:sec1}インターネットの普及も手伝って，最近は電子化されたテキスト情報を簡単にかつ大量に手にいれることが可能となってきている．このような状況の中で，必要な情報だけを得るための技術として文章要約は重要であり，計算機によって要約を自動的に行なうこと，すなわち自動要約が望まれる．自動要約を実現するためには本来，人間が文章を要約するのと同様に，原文を理解する過程が当然必要となる．しかし，計算機が言語理解を行うことは現在のところ非常に困難である．実際，広範囲の対象に対して言語理解を扱っている自然言語処理システムはなく，ドメインを絞ったトイシステムにとどまっている．一方では言語理解に踏み込まずともある程度実現されている自... | |
V08N01-08 | 最近様々な音声翻訳が提案されている\cite{Bub:1997,Kurematsu:1996,Rayner:1997b,Rose:1998,Sumita:1999,Yang:1997,Vidal:1997}.これらの音声翻訳を使って対話を自然に進めるためには,原言語を解析して得られる言語情報の他に言語外情報も使う必要がある.例えば,対話者\footnote{本論文では,2者間で会話をすることを対話と呼び,その対話に参加する者を対話者と呼ぶ.すなわち,対話者は話し手と聞き手の両者のことを指す.}に関する情報(社会的役割や性別等)は,原言語を解析するだけでは取得困難な情報であるが,これらの情報を使うことによって,より自然な対話が可能とな... | |
V15N03-01 | 今日，大学は社会に貢献することが求められているようになっている．特に，産業界と関係の深い学部においては産学連携が強く求められるようになってきている．そのような産学連携を活性化するためには大学側のシーズを専門用語によって簡単に検索できるシステムが望まれる．そこで，著者らは産学連携マッチングを支援する研究情報検索システムの研究を開始した．本研究では研究情報検索システムの主要要素である専門用語の抽出に取り組んでいる．対象分野としては専門用語による研究情報検索システムのニーズが高く，これまで研究がなされていない分野の1つである看護学分野を選択した．専門用語抽出の研究は情報処理分野を対象にした研究は盛んに行われている．しかしながら，一部の医学... | |
V14N05-05 | \label{sec:intro}日本語の解析システムは，1990年代にそれまでの研究が解析ツールとして結晶し，現在では，各種の応用システムにおいて，それらの解析ツールが入力文を解析する解析モジュールとして利用されるようになってきている．解析ツールを利用した応用システムの理想的な構成は，与えられた文を解析する解析ツールと，その後の処理を直列につなげた，図\ref{fig:cascade}に示すような構成である．例えば，情報抽出システムでは，応用モジュールは，解析ツールの出力データを受け取り，そのデータに抽出すべき情報が含まれているかどうかを調べ，含まれている場合にその情報を抽出する，という処理を行なうことになる．\begin{fig... |
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