文献紹介：言い換え技術に関する研究動向
•
1 recomendación•2,425 vistas
乾健太郎, 藤田篤. 言い換え技術に関する研究動向. 自然言語処理, 11(5), pp.151-198, 2004.
Recomendados
Recomendados
Más contenido relacionado
La actualidad más candente
La actualidad más candente (20)
Destacado
Destacado (20)
Más de Tomoyuki Kajiwara
文献紹介：言い換え技術に関する研究動向
- 1. 乾健太郎, 藤田篤. 言い換え技術に関する研究 動向. 自然言語処理, 11(5), pp.151-198, 2004. Presented by 梶原 智之
- 3. – ™ 語彙的言い換え（lexical paraphrase） – 警官が犯人を逮捕する – 警官が犯人を捕まえる ™ 構文的言い換え（structural paraphrase） – 返信しないと、申込みは取り消されます – 返信すると、申込みは取り消されません ™ 内包的意味の同一性に基づく言い換え ™ 工学的実現が最も容易（に見える） 意味が同じであるとは？ 3
- 4. – ™ 内包的意味が同じ ≠ 参照対象が同じ – 宵の明星 – 明けの明星 ™ 参照的言い換え（referential paraphrase） – 筆者の考え 去年の出来事 – 佐藤の考え 1998年の出来事 ™ 特定の文脈や談話の中でのみ成り立つ言い換え ™ 内包的意味の同一性に基づく言い換えとは区別すべき 意味が同じであるとは？ 参照対象が同一であることは 言い換え可能であるための 十分条件には”ならない” 4
- 5. – ™ 言葉の語用論的効果 – 話者がそれを発することによって達成できると 期待するコミュニケーションの目的 ™ 語用論的言い換え（pragmatic paraphrase） – どなたかgccのソースのありかをご存知ないでしょうか – gccのソースが置いてあるftpサイトを教えてください ™ 同じ語用論的効果を持つ言い換え ™ 内包的意味の同一性に基づく言い換えとは区別すべき 意味が同じであるとは？ 5
- 6. – ™ 人間のために言い換える – 読解支援：読者の読解能力に合わせて平易な表現に変換 – 推敲支援：スタイルの統一 ／ 制限言語文書の作成 – 機械翻訳：機械が出力した不適格な表現を自動的に修正 – 自動要約：原文にない表現を使って内容をまとめる – 字幕生成：ニュース原稿から字幕を生成 ™ 機械のために言い換える – 機械翻訳：翻訳しやすい表現に予め書き換え（前編集） – クエリ拡張：情報検索の質問の多様性を吸収する – 複数文書要約：同じ情報を伝える記述がないか判定する 言い換え技術の使い方 6
- 7. – ™ 言い換え = 同一言語内の翻訳 （翻訳 = 異なる言語間をまたぐ言い換え） ™ 言い換え生成の研究が機械翻訳の研究の長い歴史 から学べることは多い（後追いの域を出ていない） ™ トランスファ方式 ™ ピボット方式 言い換えの実現方法 7
- 9. – ™ 表層レベル – e.g. 単語を同義語に言い換える – e.g. 慣用表現を言い換える – 要素が省略されにくい – 語の間に別の語が割り込まない – 語彙化された言い換え知識を用いる ™ 統語レベル – 文節の係り受け構造を用いる ™ 意味レベル – 語順まで考慮する トランスファ方式 9
- 10. – 訳 は 原文 に 忠実 translation closely follows the original translation is difficult for me 翻訳 は 私 に は 難しい ピボット方式 Masahiro Mizukami, Graham Neubig, Sakriani Sakti, Tomoki Toda, Satoshi Nakamura. Building a Free, General-Domain Paraphrase Database for Japanese. The 17th Oriental COCOSDA Conference (O-COCOSDA). Thailand. September 2014. 10
- 13. – ™ 応用横断的なミドルウェアとしての言い換え ™ 今後の言い換え研究 – 言い換えのための知識をどのように 整理し、分解し、記述しておけば 応用横断的な再利用性が高くなるか検討し、 – その成果に基づいて実際に言い換えの 処理や知識を実現し、 – それらの部品を組み合わせて新しい用途に 対応できる仕組みを作る 機械翻訳との違い１ 13
- 15. – ™ 問題解決型タスクとしての言い換え ™ 原文から基準を満たさない言語表現を抽出し、 満たす表現に言い換えるという問題解決型タスク – 読解支援：人間にとってのテキストの読みやすさ – 機械翻訳：解析・翻訳の容易性 – 音声合成：聴覚理解の容易性 機械翻訳との違い２ 15
- 16. – 機械翻訳との違い２ 16
- 17. – ™ 語彙・構文的変換に基づく言い換えの認識 – 語彙・構文的変換の到達可能性を調べる – 与えられた2つの言語表現のうち、 一方を言い換えて他方に到達できるか否かを判別 ™ 意味表現に基づく言い換えの認識 – 意味レベルの照合を明示的に扱う – 与えられた2つの言語表現の各々を 意味表現に変換し、それらが一致するか否かを判別 言い換えの認識 17
- 18. – ™ シソーラスを使って同概念語に言い換える – WordNet（http://compling.hss.ntu.edu.sg/wnja/） e.g. 教職の人（synset ID: 10694258-n） 指導員, 師範, 教官, 師匠, 教師, 先生, 教員, … ™ 同概念語と言っても、意味や用法には差がある – 随所（⇒各地）でがれきの山が生まれ、火災も発生し、 死者も多数、確認されている。 – 片仮名交じりの文語体、しかも難解な言葉が随所（⇒ 各地）にあり、法学専攻の学生すら悩ます現行刑法の 法文が現代用語に書き換えられる。 言い換え知識の獲得 18
- 19. – ™ 語釈文に言い換える – e.g. 廃材[見出し語]：いらなくなった木材[語釈文] がれきや廃材の仮置き場 がれきやいらなくなった木材の仮置き場 – e.g. 相乗り[見出し語]：乗り物に一緒に乗る[語釈文] タクシーに相乗りする タクシーに乗り物に一緒に乗るする ™ 既存の語彙資源を使うため、カバレッジが広い ™ 自然言語で書かれているので知識の拡張・保守が容易 言い換え知識の獲得 19
- 20. – ™ 対訳辞書から言い換えを見つける – 日本語語彙大系の構文体系 e.g. N1（主体）がN2（主体）の軍門に下る ⇔ N1 surrender to N2 N1（主体）がN2（主体）に降伏する ⇔ N1 surrender to N2 欧州がヒトラーの軍門に下る 欧州がヒトラーに降伏する 言い換え知識の獲得 20
- 21. – ™ パラレルコーパスから言い換え知識を獲得する – The athletic field was swamped with spectators. – 競技場は大勢の観客で膨れ上がった – 競技場は大勢の観客で身動きができなかった ™ 同じ原著から何冊もの訳本が出ている作品 （パラレルコーパス） ™ 同じ事件を報道している複数の新聞社の記事 （コンパラブルコーパス） 言い換え知識の獲得 21
- 22. – ™ パラレルでないコーパスを使う – 与えられた入力表現と (a) 似た文脈で出現する表現 ← 分布類似度 (b) 内部構造が似ている表現 がコーパス中に存在すれば、 それは入力の言い換えである可能性が高い ™ 分布類似度：distributional similarity – 出現文脈の類似性に基づいて推定される言語表現の類似度 ™ ノンパラレルコーパスは、パラレルコーパスや コンパラブルコーパスよりもはるかに容易に入手できる 言い換え知識の獲得 22
- 23. – ™ 言い換え：同じ意味を持つ異なる言語表現 – 言い換え生成 ™ 応用：機械翻訳の前編集、文章簡単化 ™ 機械翻訳の技術と重なるところが大きい e.g. 変換, 曖昧性解消, 生成, 知識表現, 知識獲得 – 言い換え認識 ™ 応用：情報検索、質問応答、複数文書要約 ™ 片方のテキストから言い換えを生成して 他方のテキストに到達できるかどうか判定 – 言い換え知識獲得 ™ 自然には大規模なパラレルコーパスが作成されない ™ コンパラブルコーパス, ノンパラレルコーパスに工夫 まとめ 23
- 24. – ™ 乾 健太郎 – http://www.cl.ecei.tohoku.ac.jp/ ™ 藤田 篤 – http://paraphrasing.org/~fujita/ – Bibliography of paraphrasing ™ http://paraphrasing.org/bib-cat.html – A classification of paraphrases ™ http://paraphrasing.org/paraphrase.html 著者情報 24