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, 書式設定,第 2 ,第 3 ,第 4 ,第 5 ,*,*,*, 書式設定,動詞格要素共起名詞出現用事態性名詞項構造解析,奈良先端科学技術大学院大学,情報科学研究科自然言語処理学講座,小町守,1,動詞格要素共起名詞出現用事態性名詞,事態性名詞項構造解析目標,意味同表現認識,原子爆弾,破壊,原子爆弾,破壊,原子爆弾,破壊,原子爆弾,破壊,全,原子爆弾,破壊,事態指,主節,能動態,名詞化,事態認識要約機械翻訳役立,事態性名詞項構造解析必要,2,事態性名詞項構造解析目標意味同表現認識全原子爆,事態性名詞項構造解析,管理必要性強,叫,、市場実態,把握,打手実情。BIS昨年春調査手法,検討,。,管理（） :【文外】, : ,【文外】,項構造,誰、何、,調査（） :BIS, :実態 ,事態性名詞,行為状態出来事指名詞,種類,例,変名詞,管理,動詞由来名詞,動,事態示名詞,運動会,3,事態性名詞項構造解析管理必要性強叫,事態性名詞項構造解析設定,名詞事態性判別,事態性名詞項同定,公衆,電話,電話,減。,文中名詞事態性判別,事態性名詞項同定,電話,XY,電話,（事態）,？,誰何？,4,事態性名詞項構造解析設定名詞事態性判別公衆電話,関連研究,事態性名詞項構造解析,NomBank Meyers et al., 2004,PropBank Palmer et al., 2005 従英語 Penn TreeBank ,文内項限定,名詞句関係解析,名詞格辞書構築 笹野, 2005,一般的日本語名詞間関係解析（事態性名詞項構造包含）,事態性判別問題扱,5,関連研究事態性名詞項構造解析5,目次,事態性名詞項構造解析,事態性名詞事態性判定,事態性名詞項同定,今後予定,第1節,第2節,第3節,第4節,6,目次第1節第2節第3節第4節6,事態性判別方針,大量事態性名詞含,文構造取得,辞書,新聞,記事,名詞,名詞,出現用例獲得,対,説得,工作失敗,横,椅子,取手,対,説得,工作失敗,横,椅子,取手,出現,7,事態性判別方針大量事態性名詞含文構造取,事態性名詞出現学習,用例中名詞出現木構造変換、部分木構造用 BACT Kudo and Matsumoto, 2004 学習,学習部分木構造出現相当,説得,交渉,椅子,机,説得工作失敗,椅子取手,正例,負例,変,変,文節内,後文脈,一般名詞,事態性,事態性,文節,表記品詞複合名詞,木作成,8,事態性名詞出現学習用例中名詞出現木,事態性判別実験,方法: Support Vector Machines 用名詞事態性判別,評価:10分割交差検定,使情報,意味的情報,事態性名詞意味,文法的情報,事態性名詞周辺項名詞,新聞記事獲得事態性名詞出現（計算量問題 BACT 出現獲得使用）,9,事態性判別実験方法: Support Vector Mach,事態性判別実験結果,精度,再現率,名詞出現,72.3%,58.7%,提案手法,73.3%,80.2%,精度=事態性分類名詞正解率,再現率=名詞事態性正判定率,新聞記事80記事(800文),事態性名詞1,237個(590個事態性事例),新聞記事事態性判別,名詞出現使再現率大幅向上,10,事態性判別実験結果精度再現率名詞出現72.3%,目次,事態性名詞項構造解析,事態性名詞事態性判定,事態性名詞項同定,今後予定,第1節,第2節,第3節,第4節,11,目次第1節第2節第3節第4節11,述語事態項出現位置分布,事態性名詞述語比文間項現割合多 飯田, 2007,述語格格9割係受,事態性名詞格格約半数同一文節内,文内,文間,文外,同一文節,係受,他,総数,総数,7%(0%),23%(42%),25%(31%),18%(12%),27%(15%),50%(0%),31%(84%),10%(13%),8%(3%),0%(0%),43%(3%),22%(88%),24%(7%),10%(3%),0%(0%),NAIST 中述語事態項分布（括弧内述語）,係受以外情報用項同定,共起構文情報,12,述語事態項出現位置分布事態性名詞述語比文,PLSI 用共起計算,Probabilistic Latent Semantic Indexing Hoffman, 1999 用、,名詞 n,格助詞 c,介,動詞 v,係共起確率求藤田, 2004,上司,推薦,推薦,上司,隠z次元圧縮,共起,n,間相互情報量,13,PLSI 用共起計算Probabilisti,事態性名詞項同定,項判定分類器,入力: 項文内項以外名詞入力,出力: 項,日本政府,民間,支援,活性,化。,政府,民間,政府,活性,日本,政府,政府,民間,民間,活性,日本,民間,支援（）,14,事態性名詞項同定項判定分類器日本政府民間,項項以外名詞共起比較,項共起,項以外名詞共起,事例,含？,全体,71.2%,第2第4象限,第2第4象限事例,共起高方,項場合,精度90.0%,共起分類可能,第1第3象限事例,共起,決,15,項項以外名詞共起比較項共起項以外名詞,述語項構造解析利用実験,目的: 共起項同定事例問題分析,方法: 述語項構造解析 Iida et al., 2006 情報用 SVM 分類器作成、第1象限分類誤事例人手分類,対象: NAIST 1.2新聞記事1日分（137記事）訓練別1日分（150記事）使用,16,述語項構造解析利用実験目的: 共起,実験用情報,情報,説明（例）,事例,語彙情報,単語表記,日本,共起情報,動詞格要素名詞共起,日本,2.80,意味情報,固有表現,固有名詞地域（,日本,）,構文情報,文節内品詞列,固有名詞-一般名詞-格助詞（,日本,政府）,位置情報,名詞句先頭（末尾）,1（,日本,政府）,日本政府,民間,支援,活性,化。,17,実験用情報情報説明（例）事例語彙情報単語表記日本共起,実験結果,情報,誤個数,全情報用場合,287(,9.1,%),語彙情報,303(9.7%),共起情報,320(10.2%),意味情報,294(9.4%),構文情報,376(12.0%),位置情報,290(9.3%),共起情報用,1,696(44.2%),第一象限項同定構文情報共起情報有効,新聞記事1日分対象第1象限用実験（総数3,132）,18,実験結果情報誤個数全情報用場合287(9.1%),誤分析（）,構文情報正扱（62/112）,XY迫X（事態性名詞）格一致,述語項共有事態性名詞出現存在,政権,対支援続,苦,選択,迫。,第一象限誤事例,項共起低事例,19,誤分析（）構文情報正扱（62/112）,誤分析（）,係受関係項間違,対格交替,共和国,対武力,介入,誤,数,例,動詞項共有,19,XY迫,格交替,13,共和国,対武力,介入,複合名詞内項,12,安保理,提案,検討,連体節内項,6,相手,経験,浅,柴田,AB形項,6,育英,初,出場,三本木,農,破,遠離係受,6,20,誤分析（）係受関係項間違,事態性名詞項構造解析問題設定,教師獲得名詞出現用事態性判別手法提案,事態性名詞項同定向動詞格要素共起構文情報有効性分析,21,事態性名詞項構造解析問題設定21,今後予定,共起効果的使用方法,項同定有効構文情報組込,事態性名詞項同定行作成,22,今後予定共起効果的使用方法22,23,23,研究背景,自然言語処理基盤技術発展,単位,形態素解析,単語,ChaSen,京都,構文解析,文節,CaboCha,意味解析,単語文節,SynCha,NAIST,談話解析,文,-,事態,作成,事態性名詞,項構造解析器開発,新人,来,。,彼,上司,推薦,。,名詞,名詞,名詞,名詞,助詞,助詞,助詞,動詞,動詞,助動詞,助動詞,新人彼,24,研究背景自然言語処理基盤技術発展単位形態素,事態性名詞項構造解析応用,事態,同事態指（統語的異）複数表現,事態性名詞用情報検索質問拡張（query expansion）,同事態指動詞名詞用取,文体変換,新聞記事対話調、口語体論文風,25,事態性名詞項構造解析応用事態25,Web 5億文共起分類性能,26,Web 5億文共起分類性能26,実験結果,情報,誤個数,全情報用場合,476(3.5%),語彙情報,510(3.7%),共起情報,684(5.0%),意味情報,510(3.7%),構文情報,644(4.7%),位置情報,700(5.1%),共起情報用,1,305(9.6%),項同定位置情報共起情報有効,新聞記事1日分対象全象限用実験（総数13,640）,27,実験結果情報誤個数全情報用場合476(3.5%),
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