JP2019191900A - 言語特徴の抽出装置、固有表現の抽出装置、抽出方法、及びプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
本開示は、複数の言語を固有表現抽出するにあたり、言語によって着目する特徴が異なる場合でも統一的な処理系で固有表現抽出するために以下の(1)〜(3)の構成で固有表現の抽出装置を実現する。
(2)形態素解析結果に対し、言語別に当該言語の特徴に応じて設けられた抽出ルールを参照して、言語特徴抽出処理を実行して素性を抽出し、言語特徴抽出結果として出力する。
(3)言語特徴抽出結果に対し、固有表現抽出処理を行い、抽出結果である固有表現を出力する。
次に、本実施形態の固有表現の抽出装置の構成について説明する。図1には、本実施形態の固有表現の抽出装置10の一例の構成を表す構成図を示す。図1に示した本実施形態の固有表現の抽出装置10は、テキストである入力文9を解析し、入力文9から人名、地名、組織名、及び商品名などの固有表現を抽出する。
(I)大文字小文字、単語内文字、特定文字または文字列の有無、及び文字種等の単語内の文字状況の特徴を捉える。
(II)表記や品詞等の単語情報を、単語タイプ、品詞などのカテゴリの上/下位概念化、及び辞書などの外部知識を参照して、別の観点で置き換える。
(III)言語ごとに有用な特徴量の取捨選択。
ルールB:任意の箇所の部分文字列を、置換/挿入/削除を行って抽出するためのルール(「RegexReplace」と表記される)。
ルールC:所定のパタンにマッチする表現に対し、特定のラベル情報を付与するためのルール(「RegexMatch」と表記される)。
ルールD:所定のパタンにマッチする表現か否かを判定するためのルール(「IsContain」と表記される)。
ルールE:辞書情報(外部データ)を参照するためのルール(「Dic」と表記される)。
ルールF:抽出情報を初期化するためのルール(「SetValue」と表記される)。
次に、本実施形態の固有表現の抽出装置10の作用について説明する。固有表現の抽出装置10は、入力文9が入力されると、図7に一例を示す固有表現抽出処理ルーチンを実行する。
10 固有表現の抽出装置
11 言語特徴の抽出装置
12 形態素解析部
13、13A、13B 形態素解析結果
14 言語特徴抽出部
15、15A、15B 言語特徴抽出結果
16 固有表現抽出部
17 固有表現抽出モデル
18、18A、18B 言語別特徴抽出ルール
19、19A、19B 固有表現
Claims (7)
- 複数の言語に共通した抽象ルールの集合から、対象言語の特徴に応じた抽象ルールを選択し、前記対象言語に合わせた具体的な素性の抽出方法、及び出力条件として定義したものを言語別特徴抽出ルールとし、
複数の対象言語の各々に対し、前記言語別特徴抽出ルールを定義し、
入力文の形態素解析結果に対し、前記入力文の言語に対して定義され、かつ前記形態素解析結果に含まれる表記又は品詞に関する素性を抽出するための前記言語別特徴抽出ルールを参照して、前記言語に応じた素性を抽出し、言語特徴抽出結果として出力する言語特徴抽出部
を備えた言語特徴の抽出装置。 - 複数の言語に共通した抽象ルールの集合から、対象言語の特徴に応じた抽象ルールを選択し、前記対象言語に合わせた具体的な素性の抽出方法、及び出力条件として定義したものを言語別特徴抽出ルールとし、複数の対象言語の各々に対し、前記言語別特徴抽出ルールを定義し、入力文の形態素解析結果に対し、前記入力文の言語に対して定義され、かつ前記形態素解析結果に含まれる表記又は品詞に関する素性を抽出するための前記言語別特徴抽出ルールを参照して、前記言語に応じた素性を抽出し、言語特徴抽出結果として出力する言語特徴抽出部と、
前記複数の対象言語に共通の機械学習アルゴリズムを用い、前記複数の対象言語ごとに、言語特徴抽出結果を入力として、固有表現抽出結果を出力するように予め学習済みの言語別の固有表現抽出モデルと、
前記言語特徴抽出部から出力された言語特徴抽出結果を入力として、前記入力文の言語に対応する前記固有表現抽出モデルを用いて、固有表現抽出処理を実行し、抽出した固有表現を出力する固有表現抽出部と、
を備えた固有表現の抽出装置。 - 前記抽象ルールの集合は、単語内の文字状況の特徴を捉えるためのルール、単語情報を別の観点で置き換えるためのルール、及び言語ごとに有用な特徴量の取捨選択を実現するためのルールからなる、
請求項1または請求項2に記載の抽出装置。 - 前記抽象ルールの集合は、任意の箇所の部分文字列を抽出するためのルール、任意の箇所の部分文字列の置換、挿入、及び削除の少なくとも一つを行って文字列を抽出するためのルール、所定のパタンにマッチする表現に対し、特定のラベル情報を付与するためのルール、及び所定のパタンにマッチする表現か否かを判定するためのルールを含む、
請求項1または請求項2に記載の抽出装置。 - 言語特徴抽出部が、複数の言語に共通した抽象ルールの集合から、対象言語の特徴に応じた抽象ルールを選択し、前記対象言語に合わせた具体的な素性の抽出方法、及び出力条件として定義したものを言語別特徴抽出ルールとし、
複数の対象言語の各々に対し、前記言語別特徴抽出ルールを定義し、
入力文の形態素解析結果に対し、前記入力文の言語に対して定義され、かつ前記形態素解析結果に含まれる表記又は品詞に関する素性を抽出するための前記言語別特徴抽出ルールを参照して、前記言語に応じた素性を抽出し、言語特徴抽出結果として出力するステップ
を含む言語特徴の抽出方法。 - 言語特徴抽出部が、複数の言語に共通した抽象ルールの集合から、対象言語の特徴に応じた抽象ルールを選択し、前記対象言語に合わせた具体的な素性の抽出方法、及び出力条件として定義したものを言語別特徴抽出ルールとし、複数の対象言語の各々に対し、前記言語別特徴抽出ルールを定義し、入力文の形態素解析結果に対し、前記入力文の言語に対して定義され、かつ前記形態素解析結果に含まれる表記又は品詞に関する素性を抽出するための前記言語別特徴抽出ルールを参照して、前記言語に応じた素性を抽出し、言語特徴抽出結果として出力するステップと、
固有表現抽出部が、前記複数の対象言語に共通の機械学習アルゴリズムを用い、前記複数の対象言語ごとに、言語特徴抽出結果を入力として、固有表現抽出結果を出力するように予め学習済みの言語別の固有表現抽出モデルであって、かつ前記入力文の言語に対応する前記固有表現抽出モデルを用いて、前記言語特徴抽出部から出力された言語特徴抽出結果を入力として固有表現抽出処理を実行し、抽出した固有表現を出力するステップと、
を含む固有表現の抽出方法。 - コンピュータを、請求項1から請求項4のいずれか1項に記載の抽出装置の各部として機能させるためのプログラム。
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