MODEL LEARNING DEVICE, WORD EXTRACTION DEVICE, METHOD, AND PROGRAM

• Main Authors: SADAMITSU KUGATSU, MATSUO YOSHIHIRO, ASANO HISAKO, NISHIDA KYOSUKE, HOMMA YUKINORI
• Format: Patent
• Language: English; Japanese
• Published: 01.11.2018
• Subjects: CALCULATING; COMPUTING; COUNTING; ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING; PHYSICS

PROBLEM TO BE SOLVED: To be able to accurately extract a word even if there are a plurality of words corresponding to a question sentence.SOLUTION: A general purpose value type giving part 243 estimates, for each of word chunks with a given label including a specific entry species, a general purpose value type to give a general purpose label. For each of the word chunks with the given label including the specific entry species, a regression model application part 246 extracts features for a regression model based on each of words representing entry of the specific entry species, each of words representing entry of a predetermined other entry species different from the specific entry species, and the general purpose label indicating the general purpose value type given to the word chunks, and extracts a word representing the entry of the specific entry species and a word representing the entry of the other entry species from a database of a target domain corresponding to the question sentence based on the extracted features for the regression model of each of the word chunks.SELECTED DRAWING: Figure 4 【課題】質問文に対応する単語が複数存在する場合であっても精度良く抽出することできるようにする。【解決手段】汎用ｖａｌｕｅタイプ付与部２４３が、特定のエントリ種を含むラベルが付与された単語チャンクの各々について、汎用ｖａｌｕｅタイプを推定して汎用ラベルを付与する。回帰モデル適用部２４６が、特定のエントリ種を含むラベルが付与された単語チャンクの各々について、特定のエントリ種のエントリを表す単語の各々と、特定のエントリ種とは異なる予め定められた他のエントリ種のエントリを表す単語の各々と、単語チャンクに付与された汎用ｖａｌｕｅタイプを示す汎用ラベルとに基づいて、回帰モデル用素性を抽出し、抽出された単語チャンクの各々の回帰モデル用素性に基づいて、前記質問文に対応する、目的ドメインのデータベースの、特定のエントリ種のエントリを表す単語、及び他のエントリ種のエントリを表す単語を抽出する。【選択図】図４