著者

古宮嘉那子 但馬 康宏 小谷 善行

出版者

情報処理学会

雑誌

情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)

巻号頁・発行日

vol.49, no.7, pp.2679-2691, 2008-07-15

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敬語は,たくさんの要因によって使い分けられており,これまで,これらの使い分けを補助するシステムが開発されている.しかし,従来のシステムでは,言語知識をあらかじめ与える必要があり,また,入力情報に序列関係を含むなど,人間関係のとらえ方の知識を必要とするものであった.そのため,筆者らは敬語選択システム(HEDS)を作成し,決定木学習を用いた敬語に関する知識獲得の手法を提案する.HEDSは,人間関係についての複雑な判断を必要としない情報を入力とし,最も適切なタイプの敬語を選択するルールを決定木学習によって用例から自動的に作成するものである.そのため,本システムでは,使い分けに関する言語学の知識を必要とせず,実データから,自動的に敬語に関する言語知識獲得を行うことができる.敬語には,(1)尊敬語/謙譲語,(2)丁寧語の2つのタイプがある.HEDSはそれぞれのデータを用意することによって,両方に適用可能である.(1)尊敬語/謙譲語を決定するHEDSは,1つの動詞につき,敬語が尊敬語,謙譲語,敬語でない普通語の3つのうちから1つに選択し,(2)丁寧語については,動詞に丁寧語を付加するかどうかを決定する.A speaker must choose suitable honorific expressions in a sentence depending on many features. Some computer systems have developed that help people determine the suitable expressions. However, existing systems need to be previously provided knowledge of language and need knowledge about human relationships to use them. Hence we made a system honorific expression determining system (HEDS) and proposed a method of knowledge acquisition using decision tree learning. It generates automatically a set of rules to determine the most suitable type of honorific expression from examples, by decision tree learning. HEDS needs knowledge about neither human relationship nor linguistics about Japanese honorific expressions and it can acquire knowledge about Japanese honorific expressions from pragmatic data automatically. Japanese honorific expressions have two independent systems: (1) respect/modesty expressions and (2) polite expressions. HEDS can be applied to both of them if we gave it learning data for each. The HEDS for respect/modesty expressions determines what type of honorific expression a verb should be out of three types: a respect expression, a modesty expression and a non-honorific expression, and the HEDS for polite expressions determines whether or not a sentence includes a verb needs a polite expression for a set of features for the verb.