WEKO3
アイテム
出現頻度と連接頻度に基づく専門用語抽出
http://hdl.handle.net/2261/29446
http://hdl.handle.net/2261/29446faea533f-6b0c-4a19-b450-e49de5471efa
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
v10n1_02.pdf (283.5 kB)
|
|
| Item type | 学術雑誌論文 / Journal Article(1) | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2009-12-15 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | 出現頻度と連接頻度に基づく専門用語抽出 | |||||
| 言語 | ||||||
| 言語 | jpn | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | 用語抽出 | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | 専門用語 | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | 単名詞 | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | 複合名詞 | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | Term recognition | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | Domain specific terms | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | Basic Nouns | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | Compound Nouns | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||
| タイプ | journal article | |||||
| その他のタイトル | ||||||
| その他のタイトル | Term Extraction Based on Occurrence and Concatenation Frequency | |||||
| 著者 |
中川, 裕志
× 中川, 裕志× 湯本, 紘彰× 森, 辰則 |
|||||
| 著者別名 | ||||||
| 識別子Scheme | WEKO | |||||
| 識別子 | 106362 | |||||
| 姓名 | Nakagawa, Hiroshi | |||||
| 著者別名 | ||||||
| 識別子Scheme | WEKO | |||||
| 識別子 | 106363 | |||||
| 姓名 | Yumoto, Hiroaki | |||||
| 著者別名 | ||||||
| 識別子Scheme | WEKO | |||||
| 識別子 | 106364 | |||||
| 姓名 | Mori, Tatsunori | |||||
| 著者所属 | ||||||
| 著者所属 | 東京大学情報基盤センター | |||||
| 著者所属 | ||||||
| 著者所属 | 横浜国立大学大学院工学研究科 | |||||
| 著者所属 | ||||||
| 著者所属 | 横浜国立大学大学院環境情報研究院 | |||||
| 著者所属 | ||||||
| 著者所属 | 株式会社東芝 | |||||
| 著者所属 | ||||||
| 著者所属 | 東芝IT ソリューション株式会社 | |||||
| 著者所属 | ||||||
| 著者所属 | Information Technology Center, the University of Tokyo | |||||
| 著者所属 | ||||||
| 著者所属 | Graduate School of Engineering, Yokohama National University | |||||
| 著者所属 | ||||||
| 著者所属 | Graduate School of Environment and Information Sciences, Yokohama National University | |||||
| 著者所属 | ||||||
| 著者所属 | Toshiba IT-Solutions Corporation | |||||
| 抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||
| 内容記述 | 本論文では，専門用語を専門分野コーパスから自動抽出する方法の提案と実験的評価を報告する．本論文では名詞(単名詞と複合名詞) を対象として専門用語抽出について検討する．基本的アイデアは，単名詞のバイグラムから得られる単名詞の統計量を利用するという点である．より具体的に言えば，ある単名詞が複合名詞を形成するために連接する名詞の頻度を用いる．この頻度を利用した数種類の複合名詞スコア付け法を提案する．NTCIR1 TMREC テストコレクションによって提案方法を実験的に評価した．この結果，スコアの上位の1,400 用語候補以内，ならびに，12,000 用語候補以上においては，単名詞バイグラムの統計に基づく提案手法が優れていることがわかった． | |||||
| 抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||
| 内容記述 | In this paper, we propose a new idea of automatically recognizing domain specific terms from monolingual corpus. The majority of domain specific terms are compound nouns that we aim at extracting. Our idea is based on single-noun statistics calculated with single-noun bigrams. Namely we focus on how many nouns adjoin the noun in question to form compound nouns. In addition, we combine this measure and frequency of each compound nouns and single-nouns, which we call FLR method. We experimentally evaluate these methods on NTCIR1 TMREC test collection. As the results, when we take into account less than 1,400 or more than 12,000 highest term candidates, FLR method performs best. | |||||
| 書誌情報 |
自然言語処理 巻 10, 号 1, p. 27-46, 発行日 2003-01 |
|||||
| ISSN | ||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||
| 収録物識別子 | 13407619 | |||||
| 書誌レコードID | ||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||
| 収録物識別子 | AN10472659 | |||||
| フォーマット | ||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||
| 内容記述 | application/pdf | |||||
| 日本十進分類法 | ||||||
| 主題Scheme | NDC | |||||
| 主題 | 007 | |||||
| 出版者 | ||||||
| 出版者 | 言語処理学会 | |||||
| 出版者別名 | ||||||
| The Association for Natural Language Processing | ||||||
