まとめ
メニューを開く-
日本語の係り受けが文節単位な件について。今やガラパゴスなんだがなぜか。京大コーパスが原因か。先行していて規模も大きいＥＤＲコーパスは単語単位だった。言語資源の設計が言語処理を決めて来たと言って良いか思案中。機械学習屋さんは興味無かろうし。 -
やっと明日の資料が出来た。言語屋さんにも機械学習屋さんにも色々できて楽しそうよ。単語単位の係り受け。文節単位はまあ、それはそれで良かったけど、不足というかサボってる感があるね。係り受けが交差したら困るとか、受身や使役の係り受けはどうすんねんとか。
-
文節係り受けって、単語係り受けとして見ると…。パターンマッチにより係り受け問題を文節内と外に分けて、文節内問題を解かず（あるいは右分岐として）、文節外問題を係り先の文節（単語列）までの曖昧性解消として解いている。単語係り受けは、残った問題も一気に解く。しかも、単純な定式化で。
-
ありがとう。読みます。ウイグル語とかもそうですね。言語モデル論文で空白で分けられた文字列を「単語」と読んでたりして、混沌としてます。@murawaki トルコ語が参考になるんじゃないかと思います。(ry) http://t.co/ElV7w1e (ry)
-
国研での議論終了。単語単位の係り受けは、つけられれば嬉しいという雰囲気かな。要らなきゃ捨てればいい。でも、付いてれば無視する機械学習屋はおるまい。曰くそこにデータがあるから。
-
単語単位の確率的係り受けとかもどうっすか。ＰＦＩ的には何か応用ない？OCaml でも ML でもいいよ。時代はErlang (ry @unnonouno 昔書いた日本語係り受け解析器とかアップしようかなーと思ったら、全部ocamlで書かれてた。たしかにc++で書いたことない・・・
-
@mamoruk @caesar_wanya @zzzelch bow以上の情報が検索で有効な事例がたくさんある一方で、係り受けだけでは案外それらを解決してくれていないように感じます。もう少し上流の情報をリーズナブルに取れたらいいなと思います -
大学の先生は問題を解いたことにするのが仕事ですからね。@Tzawa @unnonouno @mamoruk @caesar_wanya TSUBAKIが解決してくれた・・・、ことになってる・・・、はず・・・ RT bow以上の情報が検索で有効な事例がたくさんある一方で、(ry
-
Content from Twitter
コメント