FIT2017 第16回情報科学技術フォーラム

抄録

E-020
深層学習を用いたかな書き文の語分割の評価と改良

◎森山柊平・絹川博之（電機大）

　近年、外国人日本語学習者を対象とした日本語学習において、コンピュータが広く利用されるようになってきている。その中でも初級日本語の初期学習においては日本語文の殆どをかなで記述する所謂かな書き文がしばしば用いられる。かな書き文は漢字かな変換にみられるように強いあいまい性を持つ。MeCabのような形態素解析器は漢字かなまじり文の解析では高い精度を誇るが、かな書き文の解析では精度は格段に落ちる。あいまい性はかな書き文の形態素解析における重要な課題である。本稿ではこの低減を目的として、従来の形態素解析手法とリカレントニューラルネットワーク言語モデルを利用して単語分割を行う方式について述べる。