2013年4月15日
統計的機械学習を用いた歴史的資料への濁点付与の自動化
情報処理学会論文誌
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- 巻
- 54
- 号
- 4
- 開始ページ
- 1641
- 終了ページ
- 1654
- 記述言語
- 日本語
- 掲載種別
- 出版者・発行元
- 一般社団法人情報処理学会
生の歴史的資料の中には,濁点が期待されるのに濁点の付いていない,濁点無表記の文字が多く含まれている.濁点無表記文字は可読性・検索性を下げるため,歴史コーパス整備の際には濁点付与が行われる.しかし,濁点付与は専門家にしか行えないため,作業人員の確保が大きな課題となっている.また,作業対象が膨大であるため,作業を完了するまでにも時間がかかる.そこで本論文では,濁点付与の自動化について述べる.我々は濁点付与を文字単位のクラス分類問題として定式化した.提案手法は分類を周辺文字列の情報のみで行うため,分類器の学習には形態素解析済みコーパスを必要としない.大規模な近代語のコーパスを学習に使用し,近代の雑誌「国民之友」に適合率96%,再現率98%の濁点付与を達成した.Raw historical texts often include mark-lacking characters, which lack compulsory voiced consonant mark. Since mark-lacking characters degrade readability and retrievability, voiced consonant marks are annotated when creating historical corpus. However, since only experts can perform the labeling procedure for historical texts, getting annotators is a large challenge. Also, it is time-consuming to conduct annotation for large-scale historical texts. In this paper, we propose an approach to automatic labeling of voiced consonant marks for mark-lacking characters. We formulate the task into a character-based classification problem. Since our method uses as its feature set only surface information about the surrounding characters, we do not require corpus annotated with word boundaries and POS-tags for training. We exploited large data sets and achieved 96% precision and 98% recall on a near-modern Japanese magazine, Kokumin-no-Tomo.
- リンク情報
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- CiNii Articles
- http://ci.nii.ac.jp/naid/110009579579
- CiNii Books
- http://ci.nii.ac.jp/ncid/AN00116647
- URL
- http://id.nii.ac.jp/1001/00091598/
- ID情報
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- ISSN : 1882-7764
- CiNii Articles ID : 110009579579
- CiNii Books ID : AN00116647
- identifiers.cinii_nr_id : 9000018482156