×この技術を簡単クリック査定この機能をご利用いただくには、会員登録(無料)が必要です。出願した特許の牽制数、引用された数などを知る事ができます。気になる技術や特許をブックマークしておけば、いつでも後から読むことができます。後で印刷するために、公報をPDFでダウンロードできます。会員登録してastamuseを使えば、もっと簡単に便利にお使いいただけます。会員登録(無料)「astamuse」は世界中の挑戦したい社会課題に挑戦し、未来を創る人のプラットフォームです。この項目の情報は公開日時点(2003年4月25日)のものです。問題表現に相当する部分を抽出し、問題構造変換部13は、当該抽出部分を問題表現に変換して抽出した解と教師データを生成する。解−素性対抽出部17は教師データ記憶部15に保存された教師データから解と素性の集合の組を抽出し、機械学習部18は抽出した組からどのような素性のときにどのような解となりやすいかを学習した結果を保存する。次の段階である意味解析処理が重要性を増している。おいて、処理にかかる労力の負担軽減や処理精度の向上が望まれている。格解析処理とは、文の一部が主題化もしくは連体化などをすることにより隠れている表層格を復元する処理を意味する。」という文において、「りんごは」の部分は主題化しているが、この部分を表層格に戻すと「りんごを」である。このような場合に、「りんごは」の「は」の部分を「ヲ格」と解析する。「昨日買った本はもう読んだ。」という文において、「買った本」の部分が連体化しているが、この部分を表層格に戻すと「本を買った」である。このような場合にも、「買った本」の連体の部分を「ヲ格」と解析する。省略解析処理とは、文の一部に省略されている表層格を復元する処理を意味する。「みかんを買いました。」という文において、「そして食べました」の部分に省略されている名詞句(ゼロ代名詞)は「みかんを」であると解析する。本発明に関連する従来技術として、以下のような研究があった。格解析手法として、以下の参考文献1に示すような既存の格フレームを利用するものがある。pp227-239また、以下の参考文献2に示すように、格解析において、解析対象としている分類や情報の付加を行っていないコーパス(以下、「生コーパス」という。)から格フレームを構築し、それを利用するものがある。(2000)また、以下の参考文献3に示すように、格解析において、格情報付きコーパスを用いずに生コーパスでの頻度情報を利用して、最尤推定により格を求めるものがある。pp269-272なお、以下の参考文献4に示すように、格情報つきコーパスを用いた機械学習法としてk近傍法の一種のTiMBL法(参考文献5参照)を用いたものなどがある。研究では、連体化の格解析処理のみを扱うものである。問題表現に相当する部分を抽出し、問題構造変換部13は、当該抽出部分を問題表現に変換して抽出した解と教師データを生成する。解−素性対抽出部17は教師データ記憶部15に保存された教師データから解と素性の集合の組を抽出し、機械学習部18は抽出した組からどのような素性のときにどのような解となりやすいかを学習した結果を保存する。用いた言い換えによる変形を含む言語省略解析処理システムを実現することである。して、各素性の重要度を素性間の従属的関係を考慮した枠組みを用いて算出する過程を含む機械学習法を用いた言語省略解析処理システムを実現することである。教師信号とによる機械学習法(併用型機械学習法)を用いた言語解析処理システムを実現することである。前記教師データから素性と解との対を抽出し、抽出した素性と解との対を教師信号として機械学習を行い、学習結果を学習結果データベースに保存する機械学習処理手段と、入力されたデータから素性を抽出し、前記学習結果データベースに保存された前記学習結果をもとに解を推定する解推定処理手段とを備えることを特徴とする機械学習法を用いた言語解析処理システム。多数の素性の重要度を各素性同士の従属性を考慮して自動で求める枠組みを用いて処理を行うことを特徴とする機械学習法を用いた言語解析処理システム。用いて機械学習を行うことを特徴とする機械学習法を用いた言語解析処理システム。前記教師データから素性と解との対を抽出し、抽出した素性と解との対を教師信号として機械学習を行い、学習結果を学習結果データベースに保存する機械学習処理手段と、入力されたデータから素性を抽出し、前記学習結果データベースに保存された前記学習結果をもとに解を推定する解推定処理手段とを備えることを特徴とする機械学習法を用いた言語省略解析処理システム。用いた言語省略解析処理システムに関する。次の段階である意味解析処理が重要性を増している。おいて、処理にかかる労力の負担軽減や処理精度の向上が望まれている。0003格解析処理とは、文の一部が主題化もしくは連体化などをすることにより隠れている表層格を復元する処理を意味する。」という文において、「りんごは」の部分は主題化しているが、この部分を表層格に戻すと「りんごを」である。このような場合に、「りんごは」の「は」の部分を「ヲ格」と解析する。0004また、「昨日買った本はもう読んだ。」という文において、「買った本」の部分が連体化しているが、この部分を表層格に戻すと「本を買った」である。このような場合にも、「買った本」の連体の部分を「ヲ格」と解析する。0005省略解析処理とは、文の一部に省略されている表層格を復元する処理を意味する。「みかんを買いました。」という文において、「そして食べました」の部分に省略されている名詞句(ゼロ代名詞)は「みかんを」であると解析する。0006本発明に関連する従来技術として、以下のような研究があった。0007格解析手法として、以下の参考文献1に示すような既存の格フレームを利用するものがある。pp227-239また、以下の参考文献2に示すように、格解析において、解析対象としている分類や情報の付加を行っていないコーパス(以下、「生コーパス」という。)から格フレームを構築し、それを利用するものがある。(2000)また、以下の参考文献3に示すように、格解析において、格情報付きコーパスを用いずに生コーパスでの頻度情報を利用して、最尤推定により格を求めるものがある。pp269-272なお、以下の参考文献4に示すように、格情報つきコーパスを用いた機械学習法としてk近傍法の一種のTiMBL法(参考文献5参照)を用いたものなどがある。研究では、連体化の格解析処理のみを扱うものである。行う場合に用例とする格情報付きのコーパスに対し格情報を人手で付与していた。人手で解析規則や解析情報を付与することは、規則の拡張や規則の調節にかかる人的資源の問題や労力負担が大きいという問題がある。0009この点、教師付き機械学習法を言語解析処理に用いることは有効である。教師付き機械学習法では、解析対象となる情報が付与されたコーパスが教師信号として用いられている。この場合でも、コーパスに解析対象の情報を付加するという労力負担を軽減する必要がある。0010また、処理精度を向上させるために、なるべく多くの教師信号を使用できるようにすることが必要である。研究は、格情報のついていない生コーパスを用いて格解析処理を行うものである。これらの技術は連体化のみを扱う格解析処理である。)を、より広範な言語処理において用いることができるようにすることが要求されている。用いた方法を提案する。用いた処理方法を提案する。