著者

石川 徹也 北内 啓 城塚 音也

出版者

言語処理学会

雑誌

自然言語処理 (ISSN:13407619)

巻号頁・発行日

vol.15, no.4, pp.3-18, 2008-10

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本研究の目的は、歴史資料(史料)を対象に歴史知識の構造化の基盤となる「歴史オントロジー」を構築するシステムを開発し、広く提供することによって歴史学の発展に寄与することにある。この目標を具体的に検証するために、昭和15年に時の帝国学士院において始められた明治前日本科学史の編纂成果である『明治前日本科学史』(刊本全28巻)の全文を日本学士院の許諾の下に電子化し、明治前の日本の科学技術を創成してきた科学技術者に関する属性および業績の情報を抽出することにより、前近代日本の人物情報データベースの構築を試みる。人物の属性として人名とそれに対する役職名と地名を、人物の業績として人名とそれに対する書名を、いずれもパターンマッチングなどのルールベースの手法によって抽出する。『明治前日本科学史総説・年表』を対象とした性能評価を行った結果、人名、人名とその役職名、および人名とその地名について、F値で0.8を超える結果が得られた。

著者

石川 徹也 北内 啓 城塚 音也

出版者

言語処理学会

雑誌

自然言語処理 = Journal of natural language processing (ISSN:13407619)

巻号頁・発行日

vol.15, no.4, pp.3-18, 2008-09-21

被引用文献数

2

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本研究の目的は、歴史資料(史料)を対象に歴史知識の構造化の基盤となる「歴史オントロジー」を構築するシステムを開発し、広く提供することによって歴史学の発展に寄与することにある。この目標を具体的に検証するために、昭和15年に時の帝国学士院において始められた明治前日本科学史の編纂成果である『明治前日本科学史』(刊本全28巻)の全文を日本学士院の許諾の下に電子化し、明治前の日本の科学技術を創成してきた科学技術者に関する属性および業績の情報を抽出することにより、前近代日本の人物情報データベースの構築を試みる。人物の属性として人名とそれに対する役職名と地名を、人物の業績として人名とそれに対する書名を、いずれもパターンマッチングなどのルールベースの手法によって抽出する。『明治前日本科学史総説・年表』を対象とした性能評価を行った結果、人名、人名とその役職名、および人名とその地名について、F値で0.8を超える結果が得られた。Our goal of this study is to contribute to the progress in historical science by developing a system for building a historical ontology from historical materials and making it available to the public. We digitize all the books of "Meiji-mae Nippon Kagaku-shi" ( Pre-modern Japanese Histroy of Science and Technology ) published by Nippon Gakushiin ( The Japan Academy ), and extract the attribution and the works in pre-modern Japanese history. We extract the names of persons, positions, places, and books as the attribution and the works of persons by pattern matching. The experimental results show that the F-measures for the names of persons, positions, and places are over 0.8.

著者

早川 敦士 北内 啓

出版者

人工知能学会

雑誌

2019年度 人工知能学会全国大会(第33回)

巻号頁・発行日

2019-04-08

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新しいB2Bマーケティング手法ABM(Account-based marketing)のために,成約済みの企業データを分析して成約確度の高いターゲット企業を推薦するシステムを構築した.ターゲット企業を推薦する際,特徴量の重要度が予測スコアの増減に与える影響を解釈しやすいこと,推定時に各特徴量が相互に影響を与えないことの2点が課題となる.ナイーブベイズを拡張し,特徴量の重要度をスムージングによって修正することでこれらの課題を解決した.実験の結果,提案手法がロジスティック回帰,GBDTと同等以上のAUCを達成することを確認した.

著者

北内 啓 宇津呂 武仁 松本 裕治

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)

巻号頁・発行日

vol.1998, no.21, pp.41-48, 1998-03-12

被引用文献数

2

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本研究では、日本語形態素解析の確率モデル学習におけるパラメータ推定の精度を上げるための有効な品詞分類を自動的に学習した。解析誤りをもとに詳細化する品詞分類を素性として取り出し、品詞分類を段階的に細かくしていく。学習によって得られた品詞分類を用いてbi-gramのマルコフモデルに基づくパラメータ推定を行うことにより、形態素解析の精度を向上させた。実験により、人手で調整して決めた品詞分類に比べ、より少ないパラメータ数でより高い精度を得ることができた。また、品詞分類によってパラメータ数や精度がどのように変化するかといった、品詞分類全体の性質をとらよることができた。This paper proposes a method of an learning optimal set of part-of-speech tags which gives the highest performance in morphological analysis. In our method, considering patterns of errors in the morphological analysis, first, candidates of more specific part-of-speech tags to be included in the model of morphological analyzer are generated. Then, the most effective candidate which gives the greatest decrease in errors is employed. In the experimental evaluation of the proposed method, we achieve a morphological analyzer of higher performance compared with a model with a hand-tuned set of part-of-speech tags, and with much smaller number of parameters.