Wikipedia記事への促進・抑制関係付与コーパス
本コーパスは，Wikipedia記事1,494件に対して，促進・抑制関係を付与したコーパスです． 記事のタイトルが促進するもの(PRO)，タイトルが抑制するもの(SUP)，タイトルを促進するもの(PRO_BY)，タイトルを抑制するもの(SUP_BY) を，記事の概要文中の表現に対してアノテーションしました． 付与対象の記事は，社会問題，災害，病気，技術革新，政策，金融，エネルギー技術，生体物質，栄養素 の5 つのカテゴリと，そのサブカテゴリ，サブサブカテゴリに収録されている記事の中から，ランダムに1,494 件を選びました． また本コーパスは，クラウドソーシングを用いて1つの記事につき10人にアノテーションしていただきました．クラウドソーシングの利用にあたって，コーパスに関係知識を付与する作業をクラウドソーシングで完結させるため，アノテーションツールであるbratを改変し，Yahoo!クラ
Open Resources - 東北大学 乾研究室 / Inui Lab, Tohoku University
依存構造で意味的に構成可能な分散表現 VecDCS † 係り受けの構文解析したコーパスから、意味的に構成可能な単語ベクトルと統語ラベルの変換行列を学習するツールです。詳細は下記の文献にご参照ください。 Learning Semantically and Additively Compositional Distributional Representations Ran Tian, Naoaki Okazaki, Kentaro Inui ACL2016, pp.1277-1287 PDF ↑ 知識ベース埋め込みによる知識ベース補完モデル glimvec † Ryo Takahashi, Ran Tian and Kentaro Inui. Interpretable and Compositional Relation Learning by Joint Training with an
日本語評価極性辞書 - Open Resources/Japanese Sentiment Polarity Dictionary - 東北大学 乾・岡﨑研究室
日本語評価極性辞書（名詞編） † 評価極性を持つ（複合）名詞，約8千5百表現に対して評価極性情報を付与した，人手によるチェック済みのデータ．名詞の評価極性は概ね以下の基準に従う（東山, 2008）． 〜である・になる（評価・感情）主観： 「○○が〜である・〜になる」ことは，○○をP/Nと評価しているか？ ポジティブ：誠実，安寧，親切，中立，名手，英雄，第一人者，幸せ ネガティブ：弱気，鬱 〜である・になる（状態）客観： 「〜（という状態）になる」ことは良いことか悪いことか？ ポジティブ：合格者，快晴 ネガティブ：ガン 〜い（評価・感情）主観： 「〜い」は良いか悪いか？ ポジティブ：美しさ ネガティブ：弱さ 〜する（感情）主観： 「〜する」は良い感情か，悪い感情か？ ポジティブ：感嘆 ネガティブ：失望 〜する（出来事）： 「〜する」ことは嬉しいことか嫌なことか？ ポジティブ：善戦，成就，合格
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Open Resources/Japanese ESP Dictionary - 東北大学 乾研究室 / Inui Lab, Tohoku University
Open Resources/normalizeNumexp - 東北大学 乾研究室 / Inui Lab, Tohoku University
言語処理100本ノック 2015
