<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<ArticleSet xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/">
  <Article>
    <Journal>
      <PublisherName>一般社団法人電子情報通信学会</PublisherName>
      <JournalTitle>Acta Medica Okayama</JournalTitle>
      <Issn>0913-5685</Issn>
      <Volume>109</Volume>
      <Issue>234</Issue>
      <PubDate PubStatus="ppublish">
        <Year>2009</Year>
        <Month/>
      </PubDate>
    </Journal>
    <ArticleTitle>動詞項構造シソーラスに基づく動詞語義ならびに意味役割付与データの構築</ArticleTitle>
    <FirstPage LZero="delete">13</FirstPage>
    <LastPage>18</LastPage>
    <Language>EN</Language>
    <AuthorList>
      <Author>
        <FirstName EmptyYN="N">Koichi</FirstName>
        <LastName>Takeuchi</LastName>
        <Affiliation/>
      </Author>
      <Author>
        <FirstName EmptyYN="N">Maiko</FirstName>
        <LastName>Morimoto</LastName>
        <Affiliation/>
      </Author>
    </AuthorList>
    <PublicationType/>
    <ArticleIdList>
      <ArticleId IdType="doi"/>
    </ArticleIdList>
    <Abstract>文法的構造を基に述語を中心として文の意味を記述する項構造が文の形式的解析から文の意味を処理するためのインターフェースとして期待されている.項構造は述語の語義と係り関係にある要素の役割で記述されるフレームであり,項構造が正しく付与できると,動詞の語義曖昧性解消ならびに同義の言い換えとどの要素が言い換え可能かまで明らかにすることが期待できる.英語ではすでに項構造を人手で付与した大規模コーパスが公開され利用されているが,日本語ではEDRで構築されたものの文書単位で付与されたため学習事例として利用が困難である.そこで本稿では語義の事例を中心に項構造を付与した意味役割付与データ(120語の動詞に対して1483文)を構築し,語義付与に起こる問題と現段階での対処について整理を行う.体系として動詞項構造シソーラスを利用した.項構造を文に付与することで体系の不備を同時に整理することを目標としている.構築した項構造タグ付きコーパスは公開する予定である.</Abstract>
    <CoiStatement>No potential conflict of interest relevant to this article was reported.</CoiStatement>
    <ObjectList/>
    <ReferenceList/>
  </Article>
  <Article>
    <Journal>
      <PublisherName>一般社団法人電子情報通信学会</PublisherName>
      <JournalTitle>Acta Medica Okayama</JournalTitle>
      <Issn>0913-5685</Issn>
      <Volume>109</Volume>
      <Issue>234</Issue>
      <PubDate PubStatus="ppublish">
        <Year>2009</Year>
        <Month/>
      </PubDate>
    </Journal>
    <ArticleTitle>SRLを利用した規則ベースの感染症用語抽出</ArticleTitle>
    <FirstPage LZero="delete">1</FirstPage>
    <LastPage>5</LastPage>
    <Language>EN</Language>
    <AuthorList>
      <Author>
        <FirstName EmptyYN="N">Takashi</FirstName>
        <LastName>Shinnou</LastName>
        <Affiliation/>
      </Author>
      <Author>
        <FirstName EmptyYN="N">Koichi</FirstName>
        <LastName>Takeuchi</LastName>
        <Affiliation/>
      </Author>
      <Author>
        <FirstName EmptyYN="N">Collier</FirstName>
        <LastName>Nigel</LastName>
        <Affiliation/>
      </Author>
    </AuthorList>
    <PublicationType/>
    <ArticleIdList>
      <ArticleId IdType="doi"/>
    </ArticleIdList>
    <Abstract>我々は感染症情報をWeb上から集めて提示するBioCasterシステムを構築している.感染症情報は各国のローカルニュースに速報が出ることが予測されることから英語のみならず日本語を含めたアジア言語での開発を進めている.核となる技術は感染症に関する用語を記事から見つける用語抽出であるが,既存の手法では学習データを利用した統計的学習モデルを利用して構築した.しかしながら,新たな病気など学習データに無い用語が現れた際うまく獲得できないことが予測されるため規則に基づく用語抽出システムの構築を行う.規則ベースで用語を抽出するシステムとしてSRL(Simple Rule Language)が公開されており,ユーザは語構成ならびに文脈を規則で記述することで用語を抽出できる.そこで本研究では感染症情報に必要な用語についてどのようにSRL上で定義できるかについて明らかにする.</Abstract>
    <CoiStatement>No potential conflict of interest relevant to this article was reported.</CoiStatement>
    <ObjectList/>
    <ReferenceList/>
  </Article>
</ArticleSet>
