分類番号に対して文献の表の変更を行なっている。本例では、以上の素性のいくつかを用いて行った。用いる場合は、前記1.の素性は用いることができない。)を用いた処理を行なった。データは京都大コーパス中の毎日新聞95年1月1日の一日分を用いた(参考文献20参照)。テキストコーパス・プロジェクト、言語処理学会第3回年次大会、1997、pp115-118このデータに対し、前記したように定義した問題設定で分類先を付与した。京大コーパスの構文タグが誤っていると判明した部分はデータから除いた。事例数は1,530個であった。図7に、全事例における分類先の出現の分布を示す。この事例の分布から、コーパスの用例中、ガ格が圧倒的に多く、ついで連体における外の関係が多いことがわかる。用いた処理を行なった。このデータのうち、体言と用言を係り受け関係を格助詞のみで結んでいるもののみを教師データとした。全事例数は57,853個であった。このとき、前記の定義の素性のうち1.の素性は、主題化・連体化していないものからデータをもってくるために用いることができない。0128機械学習法としては、TiMBL法、シンプルベイズ法、決定リスト法、最大エントロピー法、サポートベクトルマシン法を用いた。TiMBL法、シンプルベイズ法については、処理精度の比較のために用いた。らが開発したシステムで、類似するk個の事例でもとめるk近傍法を用いるものになっている(参考文献5参照)。TiMBL法では事例間の類似度はあらかじめ定義しておく必要はなく、素性を要素とした重みつきのベクトルの間の類似度という形で自動的に算出される。本稿ではk=3を用いその他はデフォルトの設定で利用した。シンプルベイズ法は、あらかじめ類似度の定義を与えるk近傍法の一手法である。基本性能を調べるために、表層格の再推定という問題を解く。これは文中の表層格を消して、それをもう一度推定できるか否かを試すものである。記事ごとの10分割のクロスバリデーションを用いて実験した。0131図8に、各手法の処理の結果(精度)を示す。TiMBL、SB、DL、ME、SVMは、それぞれTiMBL法、シンプルベイズ法、決定リスト法、最大エントロピー法、サポートベクトルマシン法を意味する。図8に示すように、サポートベクトルマシン法(SVM)がもっとも精度が良く、7割の精度を得た。図80132この処理の結果からも、文生成における助詞の生成については、少なくともこの精度で処理を行えることを示している。用いた処理を用いることにより、深層格などなんらかの格に対する情報を入力としても与えることができるため、図8に示す処理結果よりも高い精度が得られると考えられる。一般的な助詞脱落の補完問題は、この程度の処理精度を得ることができれば、解けるであろうことがわかる。用いて、最初に用意した主題化・連体化したデータで、表層格復元の処理を行なった。この場合には、借用型教師信号では外の関係などの「その他」の分類を推定することができないので、「その他」の分類の事例を除いて処理を行なった。そのため、評価用のデータの事例数は1,530から1,188に減少した。図9に、この処理の結果を示す。図90134また、この処理では、ガ格、ヲ格、ニ格、デ格の4つの格のそれぞれの精度の平均でも評価した。図10に、この処理の結果を示す。この1,188個の非借用教師信号と、57,853個の借用教師信号の両方を併用する併用型機械学習法による結果も示す。これらの処理では記事を単位とする10分割のクロスバリデーションを行ない、解析対象の事例と同じ記事の借用教師信号と非借用教師信号は用いないようにした。0136結果より以下のことがわかる。図9に示す処理結果の全事例での精度で検討する。機械学習法としてはサポートベクトルマシン法が一般的に最も良い。したがって、以降の検討ではサポートベクトルマシン法の結果のみを使うこととした。図90137借用型機械学習法での精度は55.39%であった。主な格の出現がガ格、ヲ格、ニ格、デ格の4つであったので、ランダムな選択の場合の処理精度は25%であるから、これよりはよい結果となっている。借用した教師信号を用いた場合の精度としてはよいものと思われる。借用型教師信号としたデータは、実際の問題とは異なる性質を持っている可能性がある。したがって、このようなデータを借用することにより、処理精度が低下する可能性は十分ありうる。図9に示す処理結果は、このような状況を反映したものと考えられる。図90139この処理の評価に用いたデータは1,188事例であり、そのうちガ格は1,025事例であり、ガ格の出現確率は86.28%である。したがって、何も考えずに、すべてガ格であると判定したと場合でも、86.28%の精度を得る。このような判定では、他の格の解析精度は0%であり、この処理結果は利用先によっては何も役に立たない可能性がある。そこで、図10に示す処理の結果に示したガ格、ヲ格、ニ格、デ格の4つの格のそれぞれでの精度の平均での評価も行なった。ともに、この25%の精度よりは高いことがわかる。問題に密接な教師信号を用いるために高い精度を得やすいとはいえ、本例のように事例数が少ない場合には他の機械学習法よりも精度が低くなる場合があることがわかる。1%劣っているだけで、図10に示す平均での評価では圧倒的によく、両方の評価基準ともによい結果を得ている。有効であることがわかる。複数の評価基準で安定してよい結果を示したことがわかる。併用型機械学習法の有効性が示された。0143次に、外の関係などの「その他」の分類も含めた格解析全般の処理を行なった。この処理では併用型および非借用型の2つの機械学習法で行った。図11に、この処理の結果を示す。図110144また、この処理では、ガ格、ヲ格、ニ格、デ格、”その他”の5つの分類先のそれぞれでの精度の平均でも評価した。図12に、この処理の結果を示す。全事例での処理の精度で1%ほど非借用より低いだけであって、平均精度では併用型機械学習法の方が圧倒的に高かった。精度が高いことがわかった。全事例での精度だけでなく、分類先ごとの精度を平均した精度でも高く複数の評価基準において安定して高い精度を得ることを確認した。これらのことから、本発明の解析処理における有効性が確認された。0146以上、本発明をその実施の態様により説明したが、本発明はその主旨の範囲において種々の変形が可能である。発明の効果0147以上説明したように、本発明によれば、従来の教師信号以外に大量の教師信号を借用することができるため、使用する教師信号が増加し、よって学習の精度向上が期待できる。語句を生成する処理を含むような極めて広範囲の問題に適用することができ、実用性の高い言語処理システムを実現することができる。0149機械学習法には、さまざまな高度な手法が提案されている。本発明では、格解析などの言語処理を機械学習法の問題として扱うことができるように変換する。これにより、その時に応じた最もよい機械学習法を選択して言語処理の問題を解くことができる。0150また、よりよい手法を用いることに加えて、より良い、かつ、より多くのデータ、素性を用いることは、処理精度の向上に必要である。より、人手で解析情報を付与していない用例を使用することができる。これにより、労力の負担を伴わずにより多くの情報を利用できることによる処理精度の向上を図ることができるという効果を奏する。0151また、本発明では併用型機械学習法により、多くの情報を用いることに加えて、従来の教師信号を用いたより良い情報をも用いて言語処理を行う。これにより、いっそうの処理の精度の向上を図ることができるという効果を奏する。図面の簡単な説明0152図1本発明にかかるシステムの構成例を示す図である。図2教師データの生成処理の処理フローチャートである。よる解析処理の処理フローチャートである。図4機械学習法としてサポートベクトルマシン法を用いる場合のシステム構成例を示す図である。図5サポートベクトルマシン法のマージン最大化の概念を示す図である。図6機械学習法としてサポートベクトルマシン法を用いた場合の解析処理の処理フローチャートである。図7全事例における分類先の出現の分布を示す図である。図8格助詞の再推定問題の処理の精度を示す図である。おける表層格復元の処理の精度を示す図である。おける表層格復元の処理の精度の平均を示す図である。図11格解析全般での処理の精度を示す図である。図12格解析全般での処理の精度の平均を示す図である。解推定処理部ページトップへこの技術を出願した法人この情報を共有FacebookTwitterGoogle+LinkedInこの技術を発明した人物この情報を共有FacebookTwitterGoogle+LinkedInページトップへ関連する挑戦したい社会課題この情報を共有FacebookTwitterGoogle+LinkedInサイバー攻撃のない社会を実現する5G通信技術、IoTサービスの普及に伴い「サイバー攻撃のない社会」はこれまで以上に重要になります。イノベーションを導く多くの企業が膨大な労力と費用をかけて新たな市場や事業を生み出そうとしている中「イノベーション」にかかわるデータのニーズはかつてないほどの高まりを見せいます。システムおよび方法が、コンテキスト用語、静的ナレッジグラフ、および時間的ナレッジグラフに基づいて、テキストセグメント内の曖昧な用語の意味を決定するために本明細書で提供される。アーキテクチャおよびプロセスは、コンピュータが、共同問題解決の状況において、人間との協力を通じて任意の自然言語テキストを学習することと、理解を深めることとを可能にする。技術と関連する社会課題サイバー攻撃のない社会を実現する5G通信技術、IoTサービスの普及に伴い「サイバー攻撃のない社会」はこれまで以上に重要になります。イノベーションを導く多くの企業が膨大な労力と費用をかけて新たな市場や事業を生み出そうとしている中「イノベーション」にかかわるデータのニーズはかつてないほどの高まりを見せいます。データ等)を元に構成されています。出典元のデータには一部間違いやノイズがあり、情報の正確さについては保証致しかねます。一時的に、各データの収録範囲や更新周期によって、一部の情報が正しく表示されないことがございます。当サイトの情報を元にした諸問題、不利益等について当方は何ら責任を負いかねることを予めご承知おきのほど宜しくお願い申し上げます。”未来を創るためのプラットフォーム”astamuseは、世界中で未来を創るための「仕組み」を提供するため日々改善を進めています。専門用語を解析し、意味や用法を知ることが出来るキーワード情報そしてこれらの情報を最大限活用することで、挑戦したい社会課題を独自の切り口で編集。社会に大きな変化を起こし、未来を創るために活動し続けるのは容易なことではありません。行う為に必要なサービスの提供を行っていきます。それが私たちの考える“未来を創ること”です。