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参考文献

1
戸田勇馬.
機械学習と言い換えを利用した日本語単語の多義性解消.
卒業論文, 鳥取大学知能情報工学科, 2016.

2
Okumura Manabu, Shirai Kiyoaki, Kanako Komiya, and Yokono Hikaru.
n semeval-2010 japanese wsd task.
自然言語処理, Vol. 18, No. 3, pp. 293-307, 2011.

3
新納浩幸, 白井清昭, 村田真樹, 福本文代, 藤田早苗, 佐々木稔, 古宮嘉那子, 乾孝司.
語義曖昧性解消の誤り分析.
言語処理学会第21回年次大会 ワークショップ「エラー分析ワークショップ」, 2015.

4
Rada Mihalcea and Dan I. Moldovan.
An automatic method for generatingb sense tagged corpora.
In Proceedings of the American Association for Artificial Intelligence(AAAI-1999), pp. 461-466, 1999.

5
村田真樹ら.
SENSEVSAL2J辞語タスクでのCRLの取り組み―日本語単語の多義性解消における種々の機械学習手法と素性の比較―.
自然言語処理, Vol. 10, No. 3, pp. 115-133, 2003.

6
藤田早苗, Kevin Duh, 藤野昭典, 平博順, 進藤裕之.
日本語語義曖昧性解消のための訓練データの自動拡張.
自然言語処理, Vol. 18, No. 3, pp. 273-291, 2011.

7
Eric Sven Ristad.
Maximum Entropy Modeling for Natural Language.
ACL/EACL Tutorial Program, Madrid, 1997.

8
Eric Sven Ristad.
Maximum Entropy Modeling Toolkit, Release 1.6 beta.
http://www.mnemonic.com/software/memt, 1998.

9
小島正裕, 村田真樹, 南口卓哉, 渡辺靖彦.
機械学習を用いた表記選択の難易度推定.
言語処理学会第17回年次大会, pp. 300-303, 2011.



Yuma Toda 2018-02-27