JP2013058003A - 換喩判定プログラム及び情報処理装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】換喩を考慮せずに格要素が記述された格フレーム辞書を用いた場合であっても、文に換喩が含まれるか否かを判定する換喩判定プログラム及び情報処理装置を提供する。
【解決手段】情報処理装置１は、文から動詞及び当該動詞の格要素を抽出する換喩判定対象抽出手段１０１と、格フレーム情報１１１から、抽出した動詞と動詞の格要素の少なくとも１つとが一致する格フレームを検索する格フレーム検索手段１０２と、検索した格フレームのうち抽出した動詞と動詞の格要素とが一致する数の最も多い格フレームを基本格フレームとし、他の格フレームと比較する格フレーム比較手段１０３と、基本格フレームと他の格フレームとで一致しない格に含まれる格要素どうしから予め定めた方法で用例を生成し、当該用例が換喩判定用情報１１２に予め定めた頻度で出現する場合、文に換喩が含まれると判定する換喩判定手段１０４とを有する。
【選択図】図１
【解決手段】情報処理装置１は、文から動詞及び当該動詞の格要素を抽出する換喩判定対象抽出手段１０１と、格フレーム情報１１１から、抽出した動詞と動詞の格要素の少なくとも１つとが一致する格フレームを検索する格フレーム検索手段１０２と、検索した格フレームのうち抽出した動詞と動詞の格要素とが一致する数の最も多い格フレームを基本格フレームとし、他の格フレームと比較する格フレーム比較手段１０３と、基本格フレームと他の格フレームとで一致しない格に含まれる格要素どうしから予め定めた方法で用例を生成し、当該用例が換喩判定用情報１１２に予め定めた頻度で出現する場合、文に換喩が含まれると判定する換喩判定手段１０４とを有する。
【選択図】図１
Description
本発明は、換喩判定プログラム及び情報処理装置に関する。
従来の技術として、比喩の一種であり他の言葉を言い換えた換喩を含む文を換喩の用例に基づいて解析する換喩候補抽出方法が提案されている（例えば、非特許文献１参照）。
非特許文献１には、用言とそれに関係する名詞を用言の各用例ごとに整理した「格フレーム」を用意し、換喩の入力文を格フレームと照合することで、入力文中の用言と名詞を格フレームと照合しない場合に換喩になっている語（名詞ａ）を特定し、予め用意された用例であって「名詞ａの名詞ｂ」又は「名詞ａ名詞ｂ」の形をとるものから、名詞ａを含むものを集めて対応する名詞ｂを換喩解釈の候補として抽出する名詞ｂを決定する換喩候補抽出方法が示されている。
また、従来の換喩判定方法は、入力文中の用言と名詞を格フレームと照合しない場合に、用言と名詞を換喩であると判定するが、換喩を考慮しないで格フレームの格要素を記述し、これらの格フレームを複数含む格フレーム辞書中に換喩表現が含まれているような場合には、換喩であっても当該格フレームに照合する。
「人工知能学会誌 １２巻１号」、村田 真樹、１９９７年１月、Ｐ１−Ｐ８
本発明の目的は、換喩を考慮せずに格要素が記述された格フレーム辞書を用いた場合であっても、文に換喩が含まれるか否かを判定する換喩判定プログラム及び情報処理装置を提供することにある。
本発明の一態様は、上記目的を達成するため、以下の換喩判定プログラム及び情報処理装置を提供する。
［１］コンピュータを、
構文解析された文から動詞及び当該動詞の格要素を抽出する抽出手段と、
予め記憶装置に格納された複数の格フレームを含む格フレーム情報から、前記抽出手段が抽出した前記動詞と前記動詞の格要素の少なくとも１つとが一致する格フレームを検索する検索手段と、
前記検索手段が検索した前記格フレームのうち前記抽出手段が抽出した前記動詞と前記動詞の格要素とが一致する数の最も多い格フレームを基本格フレームとし、当該基本格フレームと当該基本格フレーム以外の他の格フレームとを比較する比較手段と、
前記基本格フレームと前記他の格フレームとで一致しない格に含まれる格要素同士で組を生成し、当該組から予め定めた方法で用例を生成し、当該用例が前記記憶装置に格納された複数の用例を含む判定用情報に予め定めた頻度で出現する場合、前記文に換喩が含まれると判定する判定手段として機能させるための換喩判定プログラム。
構文解析された文から動詞及び当該動詞の格要素を抽出する抽出手段と、
予め記憶装置に格納された複数の格フレームを含む格フレーム情報から、前記抽出手段が抽出した前記動詞と前記動詞の格要素の少なくとも１つとが一致する格フレームを検索する検索手段と、
前記検索手段が検索した前記格フレームのうち前記抽出手段が抽出した前記動詞と前記動詞の格要素とが一致する数の最も多い格フレームを基本格フレームとし、当該基本格フレームと当該基本格フレーム以外の他の格フレームとを比較する比較手段と、
前記基本格フレームと前記他の格フレームとで一致しない格に含まれる格要素同士で組を生成し、当該組から予め定めた方法で用例を生成し、当該用例が前記記憶装置に格納された複数の用例を含む判定用情報に予め定めた頻度で出現する場合、前記文に換喩が含まれると判定する判定手段として機能させるための換喩判定プログラム。
［２］前記判定手段は、前記予め定められた方法として、前記組に含まれる格要素を予め定めた順序で用いて前記用例を生成する前記［１］に記載の換喩判定プログラム。
［３］構文解析された文から動詞及び当該動詞の格要素を抽出する抽出手段と、
予め記憶装置に格納された複数の格フレームを含む格フレーム情報から、前記抽出手段が抽出した前記動詞と前記動詞の格要素の少なくとも１つとが一致する格フレームを検索する検索手段と、
前記検索手段が検索した前記格フレームのうち前記抽出手段が抽出した前記動詞と前記動詞の格要素とが一致する数の最も多い格フレームを基本格フレームとし、当該基本格フレームと当該基本格フレーム以外の他の格フレームとを比較する比較手段と、
前記基本格フレームと前記他の格フレームとで一致しない格に含まれる格要素同士で組を生成し、当該組から予め定めた方法で用例を生成し、当該用例が前記記憶装置に格納された複数の用例を含む判定用情報に予め定めた頻度で出現する場合、前記文に換喩が含まれると判定する判定手段とを有する情報処理装置。
予め記憶装置に格納された複数の格フレームを含む格フレーム情報から、前記抽出手段が抽出した前記動詞と前記動詞の格要素の少なくとも１つとが一致する格フレームを検索する検索手段と、
前記検索手段が検索した前記格フレームのうち前記抽出手段が抽出した前記動詞と前記動詞の格要素とが一致する数の最も多い格フレームを基本格フレームとし、当該基本格フレームと当該基本格フレーム以外の他の格フレームとを比較する比較手段と、
前記基本格フレームと前記他の格フレームとで一致しない格に含まれる格要素同士で組を生成し、当該組から予め定めた方法で用例を生成し、当該用例が前記記憶装置に格納された複数の用例を含む判定用情報に予め定めた頻度で出現する場合、前記文に換喩が含まれると判定する判定手段とを有する情報処理装置。
請求項１又は３に係る発明によれば、換喩を考慮せずに格要素が記述された格フレーム辞書を用いた場合であっても、文に換喩が含まれるか否かを判定することができる。
請求項２に係る発明によれば、予め定められた方法として、組に含まれる格要素を予め定めた順序で用いて用例を生成することができる。
［実施の形態］
（情報処理装置の構成）
図１は、本発明の実施の形態に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
（情報処理装置の構成）
図１は、本発明の実施の形態に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図である。
この情報処理装置１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等から構成され各部を制御するとともに各種のプログラムを実行する制御部１０と、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）やフラッシュメモリ等の記憶媒体から構成され情報を記憶する記憶装置の一例としての記憶部１１と、液晶ディスプレイ等の表示部１２と、操作入力用のキーボード、マウス、タッチパッド等の操作部１３とを備える。
情報処理装置１は、入力された文を構文解析して格フレーム辞書を用いて比較することにより換喩が含まれているか否かを判定するものである。ここで、「換喩」とは、比喩の一種であり、例えば、「庭を掃く」のように「庭」は実際には「庭の落ち葉」を言い換えたものであるように、実際に意味する内容を他の語で置き換えて表現する比喩のことである。また、「格フレーム」とは、用言とそれに関係する名詞を用言の各用例ごとに整理したものであり、「格フレーム辞書」とは、格フレームを複数集めた辞書である。
制御部１０は、後述する換喩判定プログラム１１０を実行することで、構文解析手段１００、換喩判定対象抽出手段１０１、格フレーム検索手段１０２、格フレーム比較手段１０３及び換喩判定手段１０４等として機能する。
構文解析手段１００は、入力された文を構文解析して品詞等に分ける。
換喩判定対象抽出手段１０１は、構文解析手段１００が構文解析した文から換喩の判定対象となる動詞と当該動詞の格要素を抽出する。
格フレーム検索手段１０２は、換喩判定対象抽出手段１０１が抽出した動詞とその格要素を検索条件として、動詞と格要素の少なくとも１つとが一致する格フレームを後述する格フレーム情報１１１から検索する。
格フレーム比較手段１０３は、格フレーム検索手段１０２が検索した格フレームのうち換喩判定対象抽出手段１０１が抽出した動詞とその格要素が最も一致するものを基本格フレームとし、基本格フレームとその他の格フレームとを比較して各格について一致する格要素の数を算出し、一致する格要素の数が多いものから順に出力する。
換喩判定手段１０４は、基本格フレームとその他の格フレームのうち、一致していない格の格要素について後述する換喩判定用情報１１２を用いて換喩と被換喩の関係にあるかを判定する。
記憶部１１は、換喩判定プログラム１１０、格フレーム情報１１１及び換喩判定用情報１１２等を格納する。
換喩判定プログラム１１０は、実行されることで制御部１０を上記した各手段１００〜１０４として機能させるプログラムである。
格フレーム情報１１１は、一例として格フレーム辞書を意味しており、格フレーム辞書としては黒橋研究室の格フレーム辞書（Daisuke Kawahara and Sadao Kurohashi. “A Fully-Lexicalized Probabilistic Model for Japanese Syntactic and Case Structure Analysis”, In Proceedings of the Human Language Technology Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics (HLT-NAACL2006), pp.176-183, 2006. http://nlp.kuee.kyoto-u.ac.jp/nl-resource/caseframe.html）や、日本語語彙体系の格フレーム辞書（http://www.kecl.ntt.co.jp/icl/lirg/resources/GoiTaikei/）を用いることができる。
換喩判定用情報１１２は、ある名詞と他の名詞が換喩と被換喩の関係にあるか否かを判定するための情報であり、「Ａ名詞Ｂ名詞」や「Ａ名詞のＢ名詞」等の形で収集した用例を用いることができる。なお、格フレーム情報１１１及び換喩判定用情報１１２ともに、記憶部１１に予め格納する構成でなく、インターネット上を検索して情報を収集する構成としてもよい。
なお、情報処理装置１は、例えば、パーソナルコンピュータであり、その他にＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄｉｇｉｔａｌ Ａｓｓｉｓｔａｎｔ）、携帯電話機等を用いることもできる。
（情報処理装置の動作）
次に、本実施の形態の作用を、（１）動作の概要、（２）換喩判定処理、（３）換喩判定処理の詳細に分けて説明する。
次に、本実施の形態の作用を、（１）動作の概要、（２）換喩判定処理、（３）換喩判定処理の詳細に分けて説明する。
（１）動作の概要
図２（ａ）〜（ｅ）は、換喩判定動作を説明するための概略図である。また、図３は、情報処理装置の動作の概要の一例を示すフローチャートである。
図２（ａ）〜（ｅ）は、換喩判定動作を説明するための概略図である。また、図３は、情報処理装置の動作の概要の一例を示すフローチャートである。
まず、構文解析手段１００は、換喩判定の対象とする文２０を、例えば、テキスト形式で受け付ける（Ｓ１）。上記ステップＳ１において、構文解析手段は、一例として図２（ａ）に示すような文２０「爺さんが庭を掃いていた」を受け付ける。
次に、構文解析手段１００は、受け付けた文２０を構文解析処理し（Ｓ２）、換喩判定対象抽出手段１０１は、動詞と格要素を抽出することで図２（ｂ）に示すように動詞２１ａ「掃く」に対し、格要素２１ｂとしてガ格の「爺さん」と格要素２１ｃとしてヲ格の「庭」を抽出する（Ｓ３）。
次に、格フレーム検索手段１０２、格フレーム比較手段１０３及び換喩判定手段１０４により換喩判定対象の動詞ごとに（図２（ａ）の例では動詞２１ａ「掃く」のみ）換喩判定処理を実行し（Ｓ４）、得られた結果を出力する（Ｓ５）。
以下に、ステップＳ４の換喩判定処理について詳細に説明する。
（２）換喩判定処理
図４は、情報処理装置の換喩判定処理の一例を示すフローチャートである。
図４は、情報処理装置の換喩判定処理の一例を示すフローチャートである。
まず、格フレーム検索手段１０２は、換喩判定対象抽出手段１０１が抽出した動詞２１ａ「掃く」と、その格要素２１ｂであるガ格の「爺さん」と格要素２１ｃであるヲ格の「庭」を受け付け（Ｓ４０）、これらの格要素２１ｂ、２１ｃのいずれかに一致する格要素を含む格フレームを格フレーム情報１１１から検索する。
次に、格フレーム検索手段１０２は、検索した格フレームを、格要素２１ｂ、２１ｃと一致する格要素の数で並べ替え（Ｓ４２）、最も一致している格要素の数が多い格フレームを基本格フレーム２２とする（Ｓ４３）。
図２（ｃ）に示す格フレームは、ガ格の「爺さん」とヲ格の「庭」のいずれも一致しているため基本格フレーム２２である。また、図２（ｄ）に示す格フレームは、基本格フレーム２２以外の格フレーム２３の一例である。
次に、格フレーム比較手段１０３は、図２（ｃ）に示す基本格フレーム２２と、図２（ｄ）に示す格フレーム２３とを比較し、一致する格と不一致の格とを識別する（Ｓ４４）。図２（ｅ）は、基本格フレーム２２と格フレーム２３との識別結果２４を示し、ガ格及びデ格が一致する格要素、ヲ格及びノ格が不一致の格要素である。具体的な認識方法は「（３）換喩判定処理の詳細」において説明する。
次に、換喩判定手段１０４は、基本格フレーム２２と格フレーム２３の不一致の格要素に換喩関係があるか判定する（Ｓ４５）。具体的な判定方法は「（３）換喩判定処理の詳細」において説明する。
換喩判定手段１０４は、判定の結果不一致の格に換喩的言い換え関係がある場合（Ｓ４６；Ｙｅｓ）、動詞と格要素（図２（ｂ）の例では、動詞２１ａと格要素２１ｃは換喩であると判定する（Ｓ４７）。また、判定の結果不一致の格に換喩的言い換え関係がない場合（Ｓ４６；Ｎｏ）、動詞と格要素は換喩ではないと判定する（Ｓ４８）。
（３）換喩判定処理の詳細
図５は、情報処理装置の換喩判定の詳細の一例を示すフローチャートである。
図５は、情報処理装置の換喩判定の詳細の一例を示すフローチャートである。
格フレーム比較手段１０３は、ステップＳ４４における識別動作において、以下に説明する動作を実行する。
まず、格フレーム比較手段１０３は、基本格フレーム２２と、他の格フレームの一例として格フレーム２３を受け付ける（Ｓ４４０）。
次に、基本格フレーム２２と、格フレーム２３において同じ種類の格ごとに、例えば、ガ格について、複数の格要素（以下、「格要素集合」という。）の一致度を算出する（Ｓ４４１）。
一致する格要素の数が予め定めた閾値以上、例えば、２以上である場合（Ｓ４４２；Ｙｅｓ）、基本格フレーム２２と格フレーム２３の格が一致していると判定する（Ｓ４４３）。また、閾値より小さい場合（Ｓ４４２；Ｎｏ）基本格フレーム２２と格フレーム２３の格が不一致と判定する（Ｓ４４４）。
以上のステップＳ４４１〜Ｓ４４４を他の格、ヲ格、デ格、ノ格についても行い（Ｓ４４５）、図２（ｅ）に示すような識別結果を出力する（Ｓ４４６）。
図６は、情報処理装置の換喩判定の詳細の一例を示すフローチャートである。
換喩判定手段１０４は、ステップＳ４５における判定動作において、以下に説明する動作を実行する。
まず、換喩判定手段１０４は、不一致と判定された格、例えば、ヲ格について基本格フレーム２２の格要素集合「床、庭、前、道、…」と格フレームの格要素集合「落ち葉、ゴミ、雪、砂、埃」を受け付ける（Ｓ４５０）。
次に、換喩判定手段１０４は、基本格フレーム２２の格要素集合「床、庭、前、道、…」と格フレームの格要素集合「落ち葉、ゴミ、雪、砂、埃」からそれぞれ格要素を用いて組（Ａ、Ｂ）を生成する（Ｓ４５１）。
次に、換喩判定手段１０４は、組（Ａ、Ｂ）を「ＡのＢ」又は「ＡＢ」等の用例に適用する（Ｓ４５２）。例えば、「床のゴミ」、「庭の落ち葉」又は「庭雪」等とする。
次に、換喩判定手段１０４は、換喩判定用情報１１２を参照して適用した用例（「床のゴミ」、「庭の落ち葉」又は「庭雪」等）の割合が換喩判定用情報１１２中で予め定めた閾値以上であった場合（Ｓ４５３；Ｙｅｓ）、基本格フレーム２２と格フレーム２３に換喩的な言い換えがあると判定する（Ｓ４５４）。つまり、「庭の落ち葉」が閾値以上であれば、「庭」は「落ち葉」の換喩であると判定できる。
なお、ここで基本格フレーム２２の格要素集合をＡとするのが望ましい。例えば、「爺さんが落ち葉を掃いた」という文の場合は、「落ち葉」がＡとなり「庭」がＢとなるが、用例「ＡのＢ」は「落ち葉の庭」であるため用例が少なく換喩と判定されにくくなるためである。
また、予め定めた閾値より少ない場合（Ｓ４５３；Ｎｏ）、基本格フレーム２２と格フレーム２３に換喩的な言い換えがないと判定する（Ｓ４５５）。
（実施の形態の効果）
上記した実施の形態によると、換喩判定の対象となる文から動詞及び当該動詞の格要素を抽出し、抽出した動詞及び格要素に基づいて格フレーム情報１１１から類似する格フレームを検索して、検索結果どうしを換喩判定用情報１１２を用いて比較することで、動詞の格要素の関係及び用例を考慮するため、換喩を考慮せずに格要素が記述された格フレーム辞書を用いた場合であっても、文に換喩が含まれるか否かを判定することができる。
上記した実施の形態によると、換喩判定の対象となる文から動詞及び当該動詞の格要素を抽出し、抽出した動詞及び格要素に基づいて格フレーム情報１１１から類似する格フレームを検索して、検索結果どうしを換喩判定用情報１１２を用いて比較することで、動詞の格要素の関係及び用例を考慮するため、換喩を考慮せずに格要素が記述された格フレーム辞書を用いた場合であっても、文に換喩が含まれるか否かを判定することができる。
［他の実施の形態］
なお、本発明は、上記実施の形態に限定されず、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々な変形が可能である。例えば、ステップＳ４５１において基本格フレーム２２と格フレーム２３のヲ格の格要素の組（Ａ、Ｂ）を生成した後、換喩判定手段１０４は、ステップＳ４５２において、Ａがニ格又はデ格、Ｂがガ格又はヲ格で用いられる頻度を格フレーム情報１１１から検索し、その頻度が予め定めた閾値以上である場合に換喩の判定を行っても良い。つまり、換喩判定用情報１１２を上記方法によって格フレーム情報１１１から生成してもよい。
なお、本発明は、上記実施の形態に限定されず、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で種々な変形が可能である。例えば、ステップＳ４５１において基本格フレーム２２と格フレーム２３のヲ格の格要素の組（Ａ、Ｂ）を生成した後、換喩判定手段１０４は、ステップＳ４５２において、Ａがニ格又はデ格、Ｂがガ格又はヲ格で用いられる頻度を格フレーム情報１１１から検索し、その頻度が予め定めた閾値以上である場合に換喩の判定を行っても良い。つまり、換喩判定用情報１１２を上記方法によって格フレーム情報１１１から生成してもよい。
上記実施の形態では制御部１０内の各手段１００〜１０４の機能をプログラムで実現したが、各手段１００〜１０４の全て又は一部をＡＳＩＣ等のハードウエアによって実現してもよい。また、上記実施の形態で用いたプログラムをＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に記憶して提供することもできる。また、上記実施の形態で説明した上記ステップの入れ替え、削除、追加等は本発明の要旨を変更しない範囲内で可能である。
１ 情報処理装置
１０ 制御部
１１ 記憶部
１２ 表示部
１３ 操作部
２０ 文
２１ａ 動詞
２１ｂ、２１ｃ 格要素
２２ 基本格フレーム
２３ 格フレーム
２４ 識別結果
１００ 構文解析手段
１０１ 換喩判定対象抽出手段
１０２ 格フレーム検索手段
１０３ 格フレーム比較手段
１０４ 換喩判定手段
１１０ 換喩判定プログラム
１１１ 格フレーム情報
１１２ 換喩判定用情報
１０ 制御部
１１ 記憶部
１２ 表示部
１３ 操作部
２０ 文
２１ａ 動詞
２１ｂ、２１ｃ 格要素
２２ 基本格フレーム
２３ 格フレーム
２４ 識別結果
１００ 構文解析手段
１０１ 換喩判定対象抽出手段
１０２ 格フレーム検索手段
１０３ 格フレーム比較手段
１０４ 換喩判定手段
１１０ 換喩判定プログラム
１１１ 格フレーム情報
１１２ 換喩判定用情報
Claims (3)
- コンピュータを、
構文解析された文から格フレームとして動詞及び当該動詞の格要素を抽出する抽出手段と、
予め記憶装置に格納された複数の格フレームを含む格フレーム情報から、前記抽出手段が抽出した前記動詞と前記動詞の格要素の少なくとも１つとが一致する格フレームを検索する検索手段と、
前記検索手段が検索した前記格フレームのうち前記抽出手段が抽出した前記動詞と前記動詞の格要素とが一致する数の最も多い格フレームを基本格フレームとし、当該基本格フレームと当該基本格フレーム以外の他の格フレームとを比較する比較手段と、
前記基本格フレームと前記他の格フレームとで一致しない格に含まれる格要素同士で組を生成し、当該組から予め定めた方法で用例を生成し、当該用例が前記記憶装置に格納された複数の用例を含む判定用情報に予め定めた頻度で出現する場合、前記文に換喩が含まれると判定する判定手段として機能させるための換喩判定プログラム。 - 前記判定手段は、前記予め定められた方法として、前記組に含まれる格要素を予め定めた順序で用いて前記用例を生成する請求項１に記載の換喩判定プログラム。
- 構文解析された文から格フレームとして動詞及び当該動詞の格要素を抽出する抽出手段と、
予め記憶装置に格納された複数の格フレームを含む格フレーム情報から、前記抽出手段が抽出した前記動詞と前記動詞の格要素の少なくとも１つとが一致する格フレームを検索する検索手段と、
前記検索手段が検索した前記格フレームのうち前記抽出手段が抽出した前記動詞と前記動詞の格要素とが一致する数の最も多い格フレームを基本格フレームとし、当該基本格フレームと当該基本格フレーム以外の他の格フレームとを比較する比較手段と、
前記基本格フレームと前記他の格フレームとで一致しない格に含まれる格要素同士で組を生成し、当該組から予め定めた方法で用例を生成し、当該用例が前記記憶装置に格納された複数の用例を含む判定用情報に予め定めた頻度で出現する場合、前記文に換喩が含まれると判定する判定手段とを有する情報処理装置。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106021233A (zh) * | 2016-05-24 | 2016-10-12 | 仲恺农业工程学院 | 基于文本语境信息层级量化的转喻加工实验方法及应用 |
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| JPN6015020763; 村田 真樹、山本 専、黒橋 禎夫、井佐原 均、長尾 真: '名詞句「ＡのＢ」「ＡＢ」の用例を利用した換喩解析' 人工知能学会誌 第１５巻、第３号, 20000501, ｐ．５０３-５１０, 社団法人人工知能学会 * |
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| CN106021233B (zh) * | 2016-05-24 | 2018-07-27 | 广东外语外贸大学 | 基于文本语境信息层级量化的转喻加工实验方法及应用 |
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