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1
『日本語日常会話コーパス』モニター版の設計・評価・予備的分析
小磯 花絵
;
天谷 晴香
;
居關 友里子
. - : 国立国語研究所, 2020
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2
リアルタイムMRI動画日本語調音運動データベースの設計
前川 喜久雄
;
西川 賢哉
;
浅井 拓也
...
In: https://pj.ninjal.ac.jp/corpus_center/lrw2020.html (2020)
BASE
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3
『日本語日常会話コーパス』に対する短単位情報付与:作業工程と評価
西川 賢哉
;
渡邊 友香
;
Ken'ya Nishikawa
;
Yuka Watanabe
In: https://pj.ninjal.ac.jp/corpus_center/lrw2020.html (2020)
Abstract:
National Institute for Japanese Language and Linguistics ; National Institute for Japanese Language and Linguistics ; 会議名: 言語資源活用ワークショップ2020, 開催地: オンライン, 会期: 2020年9月8日−9日, 主催: 国立国語研究所 コーパス開発センター ; 『日本語日常会話コーパス』(CEJC)の短単位情報付与作業では、以下のような作業工程を踏んでいる:(i) 転記をMeCab(解析器)+ UniDic(解析辞書)で自動解析、(ii) 音声を聴取しながら、付加情報の一つである「発音形」のみを人手修正、(iii) 人手修正された発音形を尊重しつつ再び自動解析、(iv) 短単位情報(境界情報、発音形以外の付加情報)を人手修正。この作業工程の妥当性を検証するため、人手修正済みデータを対象に、複数の版の現代話し言葉UniDic(Ver2.2.0, 2.3.0, 3.0.1)で自動解析をしなおし、出力を比較した。その結果、どの版のUniDicを使っても、人手修正された発音形の情報を用いる方が、そうでない場合に比べ、短単位情報の精度向上を見込めることがわかった。特に、古い版のUniDic (Ver2.2.0)ではそれが顕著であった(境界+品詞+語彙素(F値):0.944→0.962)。一方で、最新版のUniDic (Ver3.0.1)では効果は限定的である(同:0.976→0.979)。
Keyword:
Corpus of Everyday Japanese Conversation (CEJC)
;
日本語日常会話コーパス(CEJC)
URL:
http://id.nii.ac.jp/1328/00003172/
https://repository.ninjal.ac.jp/?action=repository_action_common_download&item_id=3188&item_no=1&attribute_id=48&file_no=1
https://repository.ninjal.ac.jp/?action=repository_uri&item_id=3188
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