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本研究では、意味ラベル,付加意味,品詞列を
対応づけることで,対応する複数の目的言語の同値パターン群を抽出する.以下に例を
用いて説明する.
例3:「N1はN2よりうまい(意味ラベル:[比較級],付加意味:[好印象],品詞列[N1,N2]」に対応するパターンを以下の4つから検索する.
- N1 is as K as N2.(意味ラベル:[同級]→意味ラベルが異なる)
- N1 is inferior to N2.(付加意味:[否定]→付加意味が異なる)
- N1 V better than N2.(品詞列[N1,N2,V]→品詞列が異な
る)
- N1 is superior to N2.(意味ラベル:[同級],付加意味:[好印象],品詞
列[N1,N2]→全て一致)
上の例より「N1 is as K as N2.」は意味ラベルが異なるため,候補から
削除する.「N1 is inferior to N2.」は付加意味が異なるため,候補から
削除する.「N1 V better than N2.」は品詞列が異なるため,候補から
削除する.「N1 is superior to N2.」は全てが一致しているので,
対応するパターンとして抽出する.
このように意味ラベル,付加意味,品詞列によって絞り込むことで,意味と品詞が対
応するパターンを抽出できると考えられる.
2002-03-06