著者

加藤恒昭 松下 光範 平尾 努

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告自然言語処理(NL) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2004, no.108, pp.89-94, 2004-11-05

被引用文献数

13

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動向情報は,製品価格や内閣支持率の変化など,時系列情報に基づき,それを総合的にまとめ上げることで得られるものである.このような動向情報の効率的な提供には,文章だけでなくグラフなどの視覚的手段を利用し,それらを協調させることが必要となる.本稿では,複数文書に分散した様々な動向情報を文章や図表で要約・可視化するという研究課題を提案し,その処理の枠組みを示す.加えて,この課題の研究に有益であろうコーパスについて説明し,これを共通の研究素材とし,動向情報の要約と可視化への関心を共有する研究者によるワークショップを提案する.Trend information is obtained by synthesis and organization of series of temporal information such as transitions of a product price and a degree of public support for a cabinet. Effective communication of trend information should employ as its media not only text but also visual ones such as charts, and use those in a cooperative manner. In this paper, a research theme is proposed, that allows trend information scattered in multiple articles to be gathered, summarized, and provided in linguistically and/or visually. We show a framework to accomplish this research and explain a corpus useful for that purpose. We also propose a workshop on this research on summarization and visualization of trend information in which the researchers share this corpus as a common material.

著者

畠山 真一 坂本 浩 加藤恒昭 伊藤 たかね

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会研究報告自然言語処理(NL) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2005, no.1, pp.1-8, 2005-01-11

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語彙概念構造 (Lexical Conceptual Strucuture LCS) とは,言語学のフィールドにおいて,少数の意義素により動詞の持つ基本的な意味を捉えるために考案された意味表現のフォーマットである.LCS は言語学のみならず,自然言語処理の分野でもその応用が提案されている.しかし,どのようにして個々の動詞の持つLCS を推定するかという問題については,確固たる手法が確立されているわけではない.実際,現在までに提案されている LCS 推定に用いられるテストには,いくつかの問題が存在する.本稿では,対象変化動詞と接触・打撃動詞という他動詞の2つのカテゴリを区別する手法を提案する.In linguistics, Lexical Conceptual Structure (LCS), whichis constucted from some semantic primitives, is used to represent the meaning of a verb. In addition, LCS is used in Natural Language Processing as a representation format for the verb meaning. However, the problem of how to determine the LCS of a verb is still disputed. In fact, existing tests for determining the LCS of a verb have some shortcomings. In this paper, we pin down the problems with the existing tests for distinguishing a causative verb and a non-affecting verb, and propose a better test for it.