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- 浅原 正幸
- 人間文化研究機構国立国語研究所
書誌事項
- タイトル別名
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- Word Familiarity Rate and Register Type Estimation Using a Bayesian Linear Mixed Model
- Bayesian Linear Mixed Model ニ ヨル タンゴ シンミツド スイテイ ト イソウ ジョウホウ フヨ
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説明
<p>本論文では『分類語彙表増補改訂版データベース』に対する単語親密度推定手法について述べる.分類語彙表に収録されている 96,557 項目に対する評定情報を Yahoo! クラウドソーシングを用いて収集した.1項目あたり最低 16 人(異なり 3,392 人)の研究協力者に,内省に基づいて「知っている」「書く」「読む」「話す」「聞く」の評定情報付与を依頼した.研究協力者の評定情報から単語親密度をベイジアン線形混合モデルにより推定した.また,推定された単語親密度と分類語彙表の語義情報との関連性について調査した.</p>
収録刊行物
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- 自然言語処理
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自然言語処理 27 (1), 133-150, 2020-03-15
一般社団法人 言語処理学会
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キーワード
詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390003825187131904
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- NII論文ID
- 130007854953
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- NII書誌ID
- AN10472659
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- ISSN
- 21858314
- 13407619
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- NDL書誌ID
- 030312978
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
- IRDB
- NDLサーチ
- Crossref
- CiNii Articles
- KAKEN
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可