構文・述語項構造解析システムKNPの解析の流れと特徴
構文 述語項構造解析システム ＫＮＰの解析の流れと特徴 ・ 笹野 遼平 （東工大） KNPのイメージ？ KNP KNPのイメージ？ KNP 古い 重い 遅い KNPのイメージ？ KNP ルールベースの係り受け解析器である 古い 重い 遅い KNPのイメージ？ KNP ルールベースの係り受け解析器である 古い 重い 遅い 内部で何が行われているか分からない KNPのイメージ？ KNP ルールベースの係り受け解析器である 古い 重い 遅い 内部で何が行われているか分からない 出力の読み方が分からない KNPのイメージ？ 1. ・ ⇒ 係り受け解析器として見ると遅いし、重い、でも… 2. ・ KNP ルールベースの係り受け解析器である 古い 重い 遅い 内部で何が行われているか分からない 出力の読み方が分からない KNPのイメージ？ 1. ・ ⇒ 係り受け解析器として見ると遅いし、重い、でも…
GitHub - mamorlis/syncha: Japanese Predicate Argument Structure Analyzer: SynCha
SynCha -- Japanese Predicate-Argument Structure Analyzer Ryu Iida <ryu-i@is.naist.jp> Mamoru Komachi <mamoru-k@is.naist.jp> Computational Linguistics Laboratory Graduate School of Information Science Nara Institute of Science and Technology 0. はじめに このプログラムは既に更新されていません。動作する日本語の述語項構造解析器 を探している方は、新たにスクラッチから作成された以下のバージョンをお使い ください。 https://sites.google.com/site/ryuiida/syncha 1. 概要 新茶(SynCha)は述語項構造解析を行
Predicate Argument Structure Analysis
述語項構造解析 東北大学の乾先生と東工大の飯田さん と一緒に NAIST テキストコーパス・日本語コーパス といったコーパスを作成し、誰が何を誰にどうした、といった意味的な 関係を自動解析する、述語項構造解析という研究を行っています。 これまでの研究成果は 述語項構造解析器 SynChaとしてソースコードとデモを公開しています。 主な研究業績 論文誌 (査読あり) 林部祐太, 小町守, 松本裕治. 述語と項の位置関係ごとの候補比較による日本語述語項構造解析. 自然言語処理, Vol.21, No.1, pp.ZZZ, 2014. (採録決定) 飯田龍 (東工大), 小町守, 井之上直也, 乾健太郎, 松本裕治. 述語項構造と照応関係のアノテーション: NAIST テキストコーパス構築の経験から. 自然言語処理, Vol.17, No.2, pp.25-50, April 2010. (pa
日本語述語項構造解析器 YuCha 「夕茶」
目的 「述語項構造解析」とは文書中の各述語に対して，「項」となる名詞句等を当てることです． 私は今日，トマトカレーを(1)食べました． 明日は太郎とインドカレーを(2)食べにショッピングセンターに(3)行く予定です． 上の例では， 私が トマトカレーを 食べる 私が インドカレーを 食べる 私が ショッピングセンターに 行く ということを当てるのが目的です． このようなことが分かれば，表面的な記述に惑わされない自動翻訳や， 精度の高い情報検索などに役立ちます． 開発状況 TODO 述語の格フレーム判定等，まだまだ未実装の機能がたくさんあります． $ ./bin/default/yucha /tmp/ntc 私は今日，トマトカレーを食べました． 明日は太郎とインドカレーを食べに，ショッピングセンタへ行く予定です． EOT GA 0 私は 食べました． GA 1 私は 食べに， GA
Yotaro Watanabe - ChaPAS: Yet Another Japanese Predicate Argument Structure Analyzer
chapas-0.742.tar.gz (全ファイル, size: 1.13GB)ChaPASはフリーソフトウェアです。修正BSDライセンスに従って利用または再配布することができます。ただし、付属のモデルファイル（models以下）、解析に利用している京都大学格フレームver1.0 （resources/kucf以下）、ALAGIN文脈類似語データベース付属の確率的クラスタリングの結果データ（resources/sw以下）、大規模コーパスから得られた確率的クラスタリングの結果データ（resources/ncv以下）はこのライセンスには含まれません。 モデルファイルは、ipa品詞体系のデータで学習したものです。 確率的クラスタリングの結果データは、オリジナルから30%以上改変したものです。 chapas-models.tar.bz2 (学習済みモデルファイルのみ, size: 125MB)c
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ryu-i:syncha:start [自然言語処理研究室 (徳永研・藤井研)Computational Linguistics/Natural Language Processing Group]
