著者

江原 暉将 金 淵培

出版者

一般社団法人 言語処理学会

雑誌

自然言語処理 (ISSN:13407619)

巻号頁・発行日

vol.3, no.4, pp.67-86, 1996

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主語のない日本語文に対し, 確率モデルを用いて自動的にゼロ主語を補完する手法について述べる. これは, 日英機械翻訳の前処理としての自動短文分割の後で適用されるものである. 確率モデルを用いる方法として, 従来 (1) 多次元正規分布に基づくモデルを利用するものがあった. 本稿では, 新たに3種類のゼロ主語補完のためのモデルを提案する. それらは, 連続分布に対して, (2) 正規分布に基づくGram-Charlier展開を多次元に拡張した分布 (疑似正規分布) に基づくモデル, 離散分布に対しては, (3) 1次対数線形分布, (4) 2次対数線形分布に基づくモデルである. これら4種の確率モデルについて, 補完精度を比較する実験を行った. その結果, (1)~(4) の精度は, 順に, 7 3%, 7 8%, 7 8%, 8 1%であり, 2次対数線形分布を用いる方法が最も精度が高かった. また, 補完を誤った事例について考察を加えた結果, 主語と述語の意味的整合性をより正確に計算する必要があることなどがわかった.