参考文献

1

沼田善子, ``現代日本語の「も」'', つくば言語フォーラム編, 「も」の言語学, pp.13-58, 1995.

2

岡野ひさの, ``助詞「も」の周辺的用法はなぜ周辺的なのか'', 福岡大学研究部論集, A, 人文科学編 10(7), 213-222, 2010-12.

3

中俣尚己, ``日本語のとりたて助詞と並列助詞の接点'', 言語文化学研究, 言語情報編 3, 153-176, 2008-03.

4

益岡隆志, 田窪行則, ``基礎日本語文法-改訂版-'', くろしお出版.

5

小泉保, ``日本語教師のための言語学入門'', 大修館出版.

6

林裕哉, 村田真樹, 徳久雅人, ``教師あり機械学習を用いた文の順序推定'', 言語処理学会第18回年次大会, P1-12, pp239-242, 2012.

7

三浦智, 村田真樹, 徳久雅人, ``教師あり機械学習による助詞の使い分け'', 言語処理学会第19回年次大会, P1-1, pp.322-325, 2013.

8

Satoshi Miura, Liangliang Fan, Masaki Murata, and Masato Tokuhisa, ``Automatic Selection and Contextual Analysis of the Japanese Particles "Ga" and "Wa" Using Machine Learning'', The 6th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems, and The 13th International Symposium on Advanced Intelligent Systems (SCIS-ISIS 2012), Nov. 20-24, 2012, Kobe, Japan, pp.2221-2224.

9

木曽宏顕, 森辰則, 中川裕志, ``関係意味論に基づく取り立て助詞「も」の定式化'', 自然言語処理研究会報告, 33-38, 1995-01-20.

10

TinySVM, http://chasen.org/taku/software/TinySVM/

11

村田真樹, 神崎享子, 内元清貴, 馬青, 井佐原均, ``意味ソート msort 意味的並びかえ手法による辞書の構築例とタグつきコーパスの作成例と情報提示システム例 '', 自然言語処理, 7巻, 1号, pp.89-96, 2000.

12

分類語彙表, http://www.ninjal.ac.jp/productsk/kanko/goihyo/

13

村田真樹, ``機械学習手法を用いた日本語格解析'', 自然言語処理研究会報告 2001(69), 113-120, 2001-07-16.

14

Nell Cristianini and John Shawe-Taylor, ``An Inttoduction to Support Vector Machines and Other Kernel-based Learning Methods'', Cambridge University Press, 2000.

15

工藤拓, 松本裕治, ``Support vector machine を用いた chunk 同定'', 自然言語処理研究会 2000-NL-140, 2000.