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SVMによる学習とタイプ分類パターンの組み合わせによる固有表現抽出手法
○尾田俊弘，福本淳一（立命館大）
本論文では, SVMによる学習とタイプ分類パターンの組み合わせによる
固有表現抽出手法を提案する. 従来の固有表現抽出手法として, Support
Vector Machineといった学習を用いた固有表現抽出手法が提案されているが,
固有表現タイプごとに学習と固有表現抽出を行う必要があること, および,
人工物名などの固有表現にて, 学習のみではタイプ分類の難しい固有表現が
存在することが問題として挙げられる. 我々は, 学習を用いて固有表現範囲の
同定を行い, タイプ分類と範囲の修正にはパターンを書く手法を用いること
で固有表現の詳細なタイプ分類を実現する. 実験では, 学習にSupport
Vector Machineを用い, 固有表現抽出タスクに対して実験を行い本手法の
有効性を確認後, 実際に本手法を質問応答システムの回答抽出モジュールに
用いることで, 回答精度の向上を実現した.