論文の概要: Method of noun phrase detection in Ukrainian texts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.11548v1
• Date: Thu, 22 Oct 2020 09:20:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-04 06:32:40.540878
• Title: Method of noun phrase detection in Ukrainian texts
• Title（参考訳）: ウクライナ語テキストにおける名詞句検出法
• Authors: S.D. Pogorilyy, A.A. Kramov
• Abstract要約: ウクライナ語の文中の名詞句の探索は、まだ初期段階にある。 ウクライナ語文における名詞句検出の複雑な方法として、ユニバーサル依存手段と名前付き一致認識モデルが提案されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Introduction. The area of natural language processing considers AI-complete tasks that cannot be solved using traditional algorithmic actions. Such tasks are commonly implemented with the usage of machine learning methodology and means of computer linguistics. One of the preprocessing tasks of a text is the search of noun phrases. The accuracy of this task has implications for the effectiveness of many other tasks in the area of natural language processing. In spite of the active development of research in the area of natural language processing, the investigation of the search for noun phrases within Ukrainian texts are still at an early stage. Results. The different methods of noun phrases detection have been analyzed. The expediency of the representation of sentences as a tree structure has been justified. The key disadvantage of many methods of noun phrase detection is the severe dependence of the effectiveness of their detection from the features of a certain language. Taking into account the unified format of sentence processing and the availability of the trained model for the building of sentence trees for Ukrainian texts, the Universal Dependency model has been chosen. The complex method of noun phrases detection in Ukrainian texts utilizing Universal Dependencies means and named-entity recognition model has been suggested. Experimental verification of the effectiveness of the suggested method on the corpus of Ukrainian news has been performed. Different metrics of method accuracy have been calculated. Conclusions. The results obtained can indicate that the suggested method can be used to find noun phrases in Ukrainian texts. An accuracy increase of the method can be made with the usage of appropriate named-entity recognition models according to a subject area.
• Abstract（参考訳）: はじめに。 自然言語処理の領域では、従来のアルゴリズムアクションでは解決できないAI完全タスクが検討されている。 このようなタスクは、機械学習の方法論とコンピュータ言語学の手段を用いて一般的に実装される。 テキストの前処理タスクの1つは名詞句の検索である。 このタスクの精度は、自然言語処理領域における他の多くのタスクの有効性に影響を及ぼす。 自然言語処理の分野での研究が活発に進展しているにもかかわらず、ウクライナ語テキスト内の名詞句の探索はいまだ初期段階にある。 結果だ 名詞句検出の異なる方法が解析されている。 木構造としての文表現の迅速性は正当化されている。 名詞句検出の多くの方法の主な欠点は、特定の言語の特徴からその検出の有効性を著しく依存させることである。 ウクライナ語テキストの文木構築のために,統一された文処理形式と訓練されたモデルの利用可能性を考慮して,ユニバーサル依存モデルが選択された。 普遍依存手段と名前付きエンティティ認識モデルを用いたウクライナ語テキストにおける名詞句検出の複雑な手法が提案されている。 提案手法がウクライナニュースのコーパスに及ぼす影響を実験的に検証した。 メソッド精度の異なる指標が算出されている。 結論だ その結果,提案手法がウクライナ語テキスト中の名詞句の検索に有効であることを示すことができた。 被写体領域に応じた適切な名前付き認識モデルを用いることで、精度の向上を図ることができる。

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