| 講演名 | 1998/12/10 決定木学習アルゴリズムを用いた多義語の訳語選択手法の有効性の評価 水野 秀紀, 荒木 健治, 栃内 香次, |
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| 抄録(和) | 我々は, 英語から日本語への機械翻訳における多義語の訳語選択に関して, 決定木学習アルゴリズムを用いた手法を提案した.本手法は, 訳語選択対象語の訳語とその周辺の語の情報の組を訓練事例として決定木学習アルゴリズムを用いて決定木を作成し, 作成された決定木を用いて入力文の各単語を分類し, その分類結果から訳語選択を行なう手法である.また, 本手法では, 従来の事例データに基づく手法で用いられる格情報を用いていないため, 構文解析ツールの誤りを考慮する必要がないという利点がある.本稿では, 本手法における最適な属性の組合せの評価, そして, 本手法と決定木を用いずに訳語選択を行なった場合との比較について述べる. |
| 抄録(英) | As an new method for word sense disambiguation in machine translation, we have proposed a method using decision tree learning algorithm. In this method, a decision tree is produced by training database. It consists of a set of sense of a multi-meaning word and information of words around the multi-meaning word. Input words are classified using the tree, and an optimum selection of sense of the multi-meaning word is determined by the result of classification. In our method, it is not necessary to consider some errors of parsing tool, because information of case is not used. However, information of case is usually used for the example-based method for word sense disambiguation. In this paper, we evaluate optimum set of the attributes in our method, and compare our method and the method without decision tree learning algorithm. |
| キーワード(和) | 機械翻訳 / 多義性解消 / 決定木学習アルゴリズム / 事例 / シソーラス |
| キーワード(英) | machine translation / word sense disambiguation / decision tree learning algorithm / example / thesaurus |
| 資料番号 | NLC98-34,SP98-98 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SP |
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| 開催期間 | 1998/12/10(から1日開催) |
| 開催地（和） | |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Speech (SP) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 決定木学習アルゴリズムを用いた多義語の訳語選択手法の有効性の評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Evaluation of Word Sense Disambiguation Method Using Decision Tree Learning Algorithm |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 機械翻訳 / machine translation |
| キーワード(2)（和/英） | 多義性解消 / word sense disambiguation |
| キーワード(3)（和/英） | 決定木学習アルゴリズム / decision tree learning algorithm |
| キーワード(4)（和/英） | 事例 / example |
| キーワード(5)（和/英） | シソーラス / thesaurus |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 水野 秀紀 / Hideki Mizuno |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 北海道大学大学院工学研究科 Graduate School of Engineering, Hokkaido University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 荒木 健治 / Kenji Araki |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 北海道大学大学院工学研究科 Graduate School of Engineering, Hokkaido University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 栃内 香次 / Koji Tochinai |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 北海道大学大学院工学研究科 Graduate School of Engineering, Hokkaido University |
| 発表年月日 | 1998/12/10 |
| 資料番号 | NLC98-34,SP98-98 |
| 巻番号（vol） | vol.98 |
| 号番号（no） | 462 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |