論文の概要: Morphological Analysis of Japanese Hiragana Sentences using the BI-LSTM CRF Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.03366v1
• Date: Mon, 10 Jan 2022 14:36:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-11 15:00:01.673407
• Title: Morphological Analysis of Japanese Hiragana Sentences using the BI-LSTM CRF Model
• Title（参考訳）: BI-LSTM CRFモデルを用いた日本語平仮名文の形態解析
• Authors: Jun Izutsu and Kanako Komiya
• Abstract要約: 本研究では,日本語平仮名文に対する形態素解析器のニューラルモデル構築手法を提案する。 形態分析は、テキストデータを単語に分割し、音声の一部などの情報を割り当てる技法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study proposes a method to develop neural models of the morphological analyzer for Japanese Hiragana sentences using the Bi-LSTM CRF model. Morphological analysis is a technique that divides text data into words and assigns information such as parts of speech. This technique plays an essential role in downstream applications in Japanese natural language processing systems because the Japanese language does not have word delimiters between words. Hiragana is a type of Japanese phonogramic characters, which is used for texts for children or people who cannot read Chinese characters. Morphological analysis of Hiragana sentences is more difficult than that of ordinary Japanese sentences because there is less information for dividing. For morphological analysis of Hiragana sentences, we demonstrated the effectiveness of fine-tuning using a model based on ordinary Japanese text and examined the influence of training data on texts of various genres.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,Bi-LSTM CRFモデルを用いて日本語平仮名文の形態解析器のニューラルモデルを構築する手法を提案する。 形態素解析は、テキストデータを単語に分割し、音声の一部などの情報を割り当てる技術である。 この手法は,日本語に単語の区切りがないため,自然言語処理システムにおける下流の応用において重要な役割を担っている。 平仮名(ひらがな)は、日本語の文字の一種で、子供や漢字が読めない人向けのテキストに用いられる。 平仮名文の形態素解析は, 分割情報が少ないため, 通常の日本語文よりも困難である。 平仮名文の形態解析において,通常の日本語テキストに基づくモデルを用いた微調整の有効性を実証し,各種ジャンルのテキストに対する訓練データの影響を検討した。

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