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81	『UniDic』を活用した語構造情報付与の試み : 『日本語歴史コーパス』を対象に
	村山実和子; Miwako MURAYAMA
	In: https://pj.ninjal.ac.jp/corpus_center/lrw2018.html (2018)
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82	『現代日本語書き言葉均衡コーパス』に対する名詞述語文アノテーション
	今田水穂; Mizuho IMADA
	In: https://pj.ninjal.ac.jp/corpus_center/lrw2018.html (2018)
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83	Spontaneous speech resources in Japan
	Yuichi Ishimoto; Tomoko Ohsuga. - : Center for Corpus Development, National Institute for Japanese Language and Linguistics, 2018
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84	Construction of the corpus of everyday Japanese conversation : An interim report
	Hanae Koiso; Yasuharu Den; Yuriko Iseki. - : Center for Corpus Development, National Institute for Japanese Language and Linguistics, 2018
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85	形容詞感動文における曖昧性回避の条件
	西内沙恵; Sae NISHIUCHI
	In: https://pj.ninjal.ac.jp/corpus_center/lrw2018.html (2018)
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86	単語の分散表現を用いた領域における出現単語の特徴分析
	佐々木稔; 古宮嘉那子; 新納浩幸; Minoru SASAKI; Kanako KOMIYA; Hiroyuki SHINNOU
	In: https://pj.ninjal.ac.jp/corpus_center/lrw2018.html (2018)
	Abstract: Ibaraki University ; Ibaraki University ; Ibaraki University ; 会議名: 言語資源活用ワークショップ2018, 開催地: 国立国語研究所, 会期: 2018年9月4日-5日, 主催: 国立国語研究所コーパス開発センター ; 自然言語処理では，コーパス中の単語に対して意味的な特徴をベクトルで表現し，様々な自然言語処理タスクにおいて利用することが多い．単語をベクトルで表現することにより，単語間の類似度を計算し，単語や文の違いなどの比較が可能である．これまでの研究では，単語ベクトルを生成するためには，ひとつの大規模な文書データから生成する必要があった．そのため，書籍・新聞・雑誌など，文書の分野による分散表現の比較や特徴分析は行われていなかった．すなわち，分野による単語の類似性や違いは明らかになっていない．そこで，本研究では領域ごとの単語ベクトル生成手法を提案し，各領域における単語の特徴分析を行う．書籍・雑誌・新聞の３つの分野（領域）の日本語のコーパスに対し，指定した対象単語に対して単語ベクトルを作成する．対象単語のベクトルを用いて，対象単語が類似する単語を各領域において抽出し，単語の使用傾向などの分析を行う．実験の結果，同一単語であっても他領域で使われる意味と異なった語義で使用されている単語があることが分かった．加えて，動詞は領域からの依存度が低い，副詞は領域への依存度が高いなど品詞によって領域の依存度が異なるといった傾向があった．また，書籍領域では様々な種類の語句，新聞領域では政治関連語句，雑誌領域においてはカタカナ語が多く登場するなど，類似した単語には領域によって特徴がみられた．
	Keyword: Balanced Corpus of Contemporary Written Japanese (BCCWJ); 現代日本語書き言葉均衡コーパス(BCCWJ)
	URL: https://repository.ninjal.ac.jp/?action=repository_action_common_download&item_id=1705&item_no=1&attribute_id=48&file_no=1 https://repository.ninjal.ac.jp/?action=repository_uri&item_id=1705 http://id.nii.ac.jp/1328/00001689/
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87	話し言葉における代名詞「あれ」の用法の分布
	山崎誠; Makoto YAMAZAKI
	In: https://pj.ninjal.ac.jp/corpus_center/lrw2018.html (2018)
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88	『日本語日常会話コーパス』活用環境の構築
	山口昌也; Masaya YAMAGUCHI
	In: https://pj.ninjal.ac.jp/corpus_center/lrw2018.html (2018)
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89	撥音（の解析）は機械（UniDic）にとっても簡単ではなかったんだ！ : BCCWJを中心に
	劉志偉; Zhiwei LIU
	In: https://pj.ninjal.ac.jp/corpus_center/lrw2018.html (2018)
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90	比喩指標としての「感じる」 : 文法形式と比喩の関係
	菊地礼; Rei KIKUCHI
	In: https://pj.ninjal.ac.jp/corpus_center/lrw2018.html (2018)
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91	ノンネイティブ日本語教師はコーパスでどのように日本語を調べるか : コーパスを用いた課題の分析から
	清水まさ子; 木田真理; Masako SHIMIZU...
	In: https://pj.ninjal.ac.jp/corpus_center/lrw2018.html (2018)
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92	日本語学習者属性別の言語行為の対話自動生成への適用に関する一考察
	太田博三; Hiromitsu OTA
	In: https://pj.ninjal.ac.jp/corpus_center/lrw2018.html (2018)
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93	Twitterで使われる「深い」の意味 : 「強い」「すごい」と比較して
	加藤恵梨; 山下紗苗; 上泰...
	In: https://pj.ninjal.ac.jp/corpus_center/lrw2018.html (2018)
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94	日本語Wikipediaを用いた慣用句の構成性の数値化
	岡田優也; Yuya OKADA
	In: https://pj.ninjal.ac.jp/corpus_center/lrw2018.html (2018)
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95	自然会話コーパスの分析とその教材化の意義 : NCRBで教える「中途終了型発話」と「共同発話文」を中心に
	宇佐美まゆみ; Mayumi USAMI
	In: https://www.eaje.eu/media/0/myfiles/lisbon/full.pdf (2018)
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96	国語研日本語ウェブコーパス検索系 : 梵天（BonTen）
	国立国語研究所コーパス開発センター; National Institute for Japanese Language and Linguistics Center for Corpus Development
	In: https://pj.ninjal.ac.jp/corpus_center/nwjc/bonten-tutorial.html (2018)
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97	『国語研日本語ウェブコーパス』の概要
	国立国語研究所コーパス開発センター; National Institute for Japanese Language and Linguistics Center for Corpus Development
	In: https://pj.ninjal.ac.jp/corpus_center/nwjc/bonten-tutorial.html (2018)
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98	中学校段階のコミュニカティブな英語活動における文法指導 : 日本人英語学習者への疑問文のより良い指導を目指して
	野地美幸; 外川洪; Miyuki Noji. - : 上越教育大学, 2018
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99	Crúbadán language data for Japanese (Romaji)
	Kevin Scannell. - 2018
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100	Crúbadán language data for Japanese (family)
	Kevin Scannell. - 2018
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