専門用語（キーワード）自動抽出用Perlモジュール "TermExtract"の解説
はじめに テキストデータから、専門用語を取り出すためのPerlモジュール"TermExtract"を解 説します。 日本語の文章中から単語を切り出す定番のソフトとして、「茶筅」や「案山子」があ りますが、そのまま専門用語の抽出に使うには次の２つの問題があります。 ひとつは、複合語に対応していないことです。専門用語の多くは単語を組み合わせて、 複雑な概念を表すことが多くなります。特に「茶筅」の場合は単語を品詞単位で細かく 分割するため、そのまま使うには難があります。 もうひとつは、どの用語が重要であるか判断する仕組みを持たないことです。 その問題点を解決したソフトに東京大学・中川裕志教授、横浜国立大学・ 森辰則助教授が作成した「専門用語自動抽出システム」があります。 それは、１）「茶筅」の形態素解析結果を複合語に組み立て、２）その複合語（単語の場 合もある）を重要度の高い順に返すものです。
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1.専門用語（キーワード）自動抽出システムとは？ 当サイトでは、専門用語（キーワード）自動抽出システムの基本システムおよび応用システムを提供しています。 専門用語（キーワード）自動抽出システムとは、単なる文章の単語分割ではありません。一般に文章中では複数の単語の組み合わせで複雑な概念を表す場合が多く、文章の内容が専門的な事項に特化すればその傾向はさらに顕著なものとなるでしょう。したがって文章中からキーワードを抽出する場合、単語分割機能だけでは意味を成しません。そこで、このシステムでは、（１）形態素解析プログラムによる単語分割、（２）複合語の作成、（３）文章中における重要度の計算、という３つのステップを踏むことで、複合語により複雑な概念を表すことが多い専門用語をキーワードとして文章中から抽出することに成功しました。 自作の文章からキーワードを抽出したい！ メタデータ作成のためにウェッブサイト
NAIST Text Corpus
We annotated the same portion of Mainichi Shimbun Newspaper, which is used for Kyoto Text Corpus. It contains all articles (ca. 20,000 sentences) which start from 1 January 1995 and end with 17 January 1995, and all editorial articles (ca. 20,000 sentences) from January to December. We annotated predicate-argument relation (surface case: nominative, accusative, and dative cases), event noun and it
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