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  1. 124 情報理工学系研究科
  2. 40 電子情報学専攻
  3. 1244025 修士論文(電子情報学専攻)
  1. 0 資料タイプ別
  2. 20 学位論文
  3. 025 修士論文

イベント共参照関係を利用した因果関係知識の獲得

http://hdl.handle.net/2261/51736
http://hdl.handle.net/2261/51736
3514e67d-30e4-4b45-9bdc-6f836da6d2ec
名前 / ファイル ライセンス アクション
48106422.pdf 48106422.pdf (763.5 kB)
Item type 学位論文 / Thesis or Dissertation(1)
公開日 2012-05-29
タイトル
タイトル イベント共参照関係を利用した因果関係知識の獲得
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源 http://purl.org/coar/resource_type/c_46ec
タイプ thesis
その他のタイトル
その他のタイトル Extracting Causal Relation using Event Coreference
著者 田中, 翔平

× 田中, 翔平

WEKO 8198

田中, 翔平

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著者別名
識別子Scheme WEKO
識別子 8199
姓名 Tanaka, Shohei
著者所属
著者所属 東京大学大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻
著者所属
著者所属 Department of Information and Communication Engineering, Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo
Abstract
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Causal relations are essential knowledge for interpreting discourse structure of text. This paper presents a method that extracts causal relations of lexical patterns in the form of quasi Horn clauses: for example, "A acquires B" AND "B is located in X"→"the acquisition gives A operations in X". The input of the method is a relation tuple consisting of two entities and a verb, e.g., (A, acquire, B). The method finds coreferencial expressions of the given relation that mention the same event. We use nominal forms of verbs included in FrameNet for finding the coreference expression. If a nominal form of a relation occurs as the subject in the dependency tree of a sentence, the sentence is likely to describe what is caused by the event. Then the method uses several NLP techniques (part-of-speech tagging, coreference resolution, dependency parsing and named entity recognition) in order to build a lexical pattern containing the entities (A and B). However, such rules are so specific that computers cannot reuse the knowledge of causality relation: for example, "the acquisition gives A operations in Nevada". Therefore, the proposed method generalize the rules by introducing a variable X and estimating the relation between X and A or between X and B. For evaluation, we asked human annotators to judge the correctness of the causal-relation rules. The result shows that the proposed method precisely extracts the causal-relation rules.
書誌情報 発行日 2012-03-22
日本十進分類法
主題Scheme NDC
主題 007
学位名
学位名 修士(情報理工学)
学位
値 master
研究科・専攻
情報理工学系研究科電子情報学専攻
学位授与年月日
学位授与年月日 2012-03-22
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Ver.1 2021-03-02 08:06:55.164898
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