ノート

アウトライン

テキストから獲得可能な因果関係知識の類別 およびその自動獲得の試み −接続助詞「ため」を含む文を中心に−

概要（１分サマリー） 接続標識を含む文から 因果関係知識を獲得する

スライド3

目的

因果関係知識の例

知識獲得の方針（接続標識が手掛かり）  さまざまな標識が利用可  同じ標識で異なる因果関係をもつ事例が存在 　　　　⇒獲得可能な因果関係ごとに文を分類する

因果関係の類型 類型基準：意志性

【論点１】

【論点２】 機械学習アプローチ（Support Vector Machine）

応用例：感情的テキスト理解

因果事例の項について 自然言語で表現する（形式言語は用いない） モーダル情報は捨象される 　　　　　　　　　　⇒文から文への変換⇒言い換え

修辞関係との比較 本研究での因果関係は、修辞関係ではなく、 その修辞関係を成り立たせる（より抽象度が高い）関係

因果関係知識の獲得に関する関連研究

（意志的行為｜非意思的事態）の推定 文脈によって変動 機械学習アプローチ（Support Vector Machine）

スライド15

因果事例の派生操作 一部の用言　を含む因果事例はそこから 新たな因果事例を生成できる 　　　　　　　　　　⇒データスパースネス対策

分類に利用する素性