著者

高村 大也 乾 孝司 奥村 学

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.22, pp.79-86, 2005-03-11

参考文献数

14

被引用文献数

1

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単語の感情極性(望ましいか否か)を判定する方法を提案する。提案手法では、単語の感情極性をスピンの方向とみなし、語釈文によって構築された語彙ネットワークをスピン系でモデル化する。平均場近似を利用してスピン系の状態を近似的に求めることにより、単語の感情極性を判定する。また、系の状態に影響を与えるハイパーパラメータの予測方法も同時に提案する。英語と日本語で実験を行い、数語から十数語という少数の単語を種として、高い正解率で単語の感情極性判定が実現できることを示した。We propose a method for extracting semantic orientations of words:desirable or undersirable. Regarding semantic orientations as spins of electrons,we use the mean field approximation to compute the approximate probability function of the system instead of the intractable actual probability function. We also propose a criterion for parameter selection on the basis of magnetization. Given only a small number of seed words,the proposed method extracts semantic orientations with high accuracy in the experiments on English lexicon and Japanese lexicon. The result is comparable to the best value ever reported.

著者

富田 紘平 高村 大也 奥村 学

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

研究報告情報学基礎(FI) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2009, no.2, pp.13-20, 2009-01-15

被引用文献数

2

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重要文抽出と文圧縮を同時に行う新しい抽出的要約モデルを提案する.本手法は,重要文抽出に比べて表現能力が高いため,重要文抽出より適切な要約を出力することが期待できる.定式化には整数計画法を用いる.重要文抽出における過去の最も良い要約システムを,ROUGE-1 において大きく上回ることを確認した.We propose a novel extractive summarization model which performs sentence selection and compression at the same time. Because of its high expression ability, our model is expected to generate more appropriate summaries. Our model uses integer linear programming. Our model outperforms the previous best system on the ROUGE-1 metric.