- 著者
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市岡 健一
福本 文代
- 出版者
- 一般社団法人電子情報通信学会
- 雑誌
- 電子情報通信学会論文誌. D, 情報・システム (ISSN:18804535)
- 巻号頁・発行日
- vol.92, no.3, pp.428-438, 2009-03-01
- 被引用文献数
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本論文では,意味的に類似したオノマトペを自動的に分類する手法を提案する.本手法は「Web上からのオノマトペ間の共起頻度取得」,「オノマトペ間の類似度算出」,「音象徴の適用」,「オノマトペのクラスタリング」という四つの処理からなる.各々の処理において,「AND検索とPhrase検索」,「χ^2値と相互情報量」,「音象徴の適用の有無」,「Newman法とSpectral Clustering」を導入し,どのような手法の組合せがオノマトペの自動分類に有効かを検証した. 10種類のクラスに分類される292語のオノマトペに対して分類を行った結果,「Phrase検索,相互情報量,音象徴の適用有, Newman法」という手法の組合せで,最も良い結果(F値で0.421)が得られた.また, Spectral ClusteringはAND検索やχ^2値によるノイズに弱い,ということが明らかになった.