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単語の意味関係を抽出する統計モデル選択についての考察-ベイズ統計に基づく単語の意味関係抽出-

机译:提取单词统计模型选择的研究意义关系 - 基于贝叶斯统计 - 提取词的含义 -

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摘要

本稿の目的は、文書集合から抽出できる単語間の意味関係とそれに必要な統計モデルの対応を明らかにすることにある。既に、文書集合から抽出できる単語間の意味関係を取り扱う統計モデルはいくつか提案されてきたが、それらの統計モデルとそれらを適用することで抽出できる単語の意味関係、及び、単語間の意味の具体的な関係は論じられてこなかった。 そこで、本稿では抽出可能な単語間の意味関係を具体、抽象、同概念、類義語の四つに分類し、これらの意味関係にある単語を抽出するのに最適な統計モデルの提案を行う。 提案は、単語の重み付けの導入、ベイズ統計に基づいた統計モデルの二点について行う。 更に、提案手法をニュース記事の文書集合を適用した結果、文書集合から抽出される単語間の意味関係と統計モデルの対応を比較することで、目的にあった単語の意味関係を抽出できることを実験によって確認した。
机译:本文的一个目的是阐明可以从文档集和相应的统计模型中提取的单词之间的语义关系的含义。已经提出了几种统计模型已经提出,以处理可以从文档集中提取的单词的含义,而是它们的统计模型及其通常的语音关系,以及单词之间的意义没有争论。因此,在本文中,我们对可提取的单词,摘要,概念和第四个之间的意义关系分类,并提出了最佳统计模型来提取这些语义中的单词。该提案是基于引入单词加权和贝叶斯统计的统计模型的两个点。此外,由于应用新闻文章的提出方法,可以提取实验,即通过比较从文档集中提取的单词与之间的词语之间的意义关系,可以提取适合目的的单词的含义从文档集中提取的单词。通过。

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