JPH0769710B2 - 自然言語解析方法 - Google Patents
自然言語解析方法Info
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- JPH0769710B2 JPH0769710B2 JP5063605A JP6360593A JPH0769710B2 JP H0769710 B2 JPH0769710 B2 JP H0769710B2 JP 5063605 A JP5063605 A JP 5063605A JP 6360593 A JP6360593 A JP 6360593A JP H0769710 B2 JPH0769710 B2 JP H0769710B2
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- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
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Landscapes
- Machine Translation (AREA)
Description
【0001】
【産業上の利用分野】この発明は自然言語解析方法に関
し、特に、表層語句を活用して処理を行なうような自然
言語解析方法に関する。
し、特に、表層語句を活用して処理を行なうような自然
言語解析方法に関する。
【0002】
【従来の技術】自然言語処理システムに対する社会的ニ
ーズはますます増大し、研究もさかんに行なわれてい
る。たとえば、機械翻訳技術においては、書き言葉翻訳
だけでなく、自動翻訳電話などの話し言葉翻訳の技術開
発が最近行なわれるようになっている。書き言葉翻訳と
違って、話し言葉翻訳を実現するには、荒い内容でも答
えを常に出力する頑強な処理が必要とされる。
ーズはますます増大し、研究もさかんに行なわれてい
る。たとえば、機械翻訳技術においては、書き言葉翻訳
だけでなく、自動翻訳電話などの話し言葉翻訳の技術開
発が最近行なわれるようになっている。書き言葉翻訳と
違って、話し言葉翻訳を実現するには、荒い内容でも答
えを常に出力する頑強な処理が必要とされる。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、複雑な
文法を基に精密な分析を行なう従来の方法は、文法か
らしばしば逸脱する話し言葉の解析には向いていない、
複雑な文法規則を書くには熟練を要し、規則が膨大に
なったとき規則間の矛盾検出などの管理作業が困難にな
る、膨大な数の曖昧な構造を生成する、文法規則を
照合するアルゴリズムが複雑になる、処理時間がかか
る、など多くの問題が生じている。
文法を基に精密な分析を行なう従来の方法は、文法か
らしばしば逸脱する話し言葉の解析には向いていない、
複雑な文法規則を書くには熟練を要し、規則が膨大に
なったとき規則間の矛盾検出などの管理作業が困難にな
る、膨大な数の曖昧な構造を生成する、文法規則を
照合するアルゴリズムが複雑になる、処理時間がかか
る、など多くの問題が生じている。
【0004】それゆえに、この発明の主たる目的は、非
文法的な文にも対処できる頑強な処理ができる自然言語
解析方法を提供することである。
文法的な文にも対処できる頑強な処理ができる自然言語
解析方法を提供することである。
【0005】
【課題を解決するための手段】請求項1に係る発明は、
入力された自然言語文の構造を把握する自然言語解析方
法であって、入力された自然言語文の各語が持つインデ
ックスによって表層の語句と変数とによって記述した表
層パターンを検索し、検索された表層パターンを組合せ
て複文のような大きい言語的単位のものから単語のよう
な小さな言語的単位のものへと入力文と照合し、入力文
と照合に成功した表層パターンの組合せを構造の候補と
するようにしたものである。
入力された自然言語文の構造を把握する自然言語解析方
法であって、入力された自然言語文の各語が持つインデ
ックスによって表層の語句と変数とによって記述した表
層パターンを検索し、検索された表層パターンを組合せ
て複文のような大きい言語的単位のものから単語のよう
な小さな言語的単位のものへと入力文と照合し、入力文
と照合に成功した表層パターンの組合せを構造の候補と
するようにしたものである。
【0006】より好ましくは、請求項1の表層パターン
は、入力文に照合できるように必要時に入力文の修正が
行なわれる。
は、入力文に照合できるように必要時に入力文の修正が
行なわれる。
【0007】さらに、より好ましくは、請求項1の表層
パターンは、変数を具体化する語を用例として持つ。
パターンは、変数を具体化する語を用例として持つ。
【0008】さらに、より好ましくは、用例と入力文の
語の間の意味的距離により、構造の候補から、最尤の構
造を決定して出力する。
語の間の意味的距離により、構造の候補から、最尤の構
造を決定して出力する。
【0009】
【0010】
【0011】
【0012】
【作用】この発明に係る自然言語解析方法は、入力され
た自然言語文の各語が持つインデックスによって表層の
語句と変数とによって記述した表層パターンを検索し、
検索された表層パターンを組合せて複文のような大きい
言語的単位のものから単語のような小さな言語的単位の
ものへと入力文と照合し、入力文と照合に成功した表層
パターンの組合せを構造の候補とする。
た自然言語文の各語が持つインデックスによって表層の
語句と変数とによって記述した表層パターンを検索し、
検索された表層パターンを組合せて複文のような大きい
言語的単位のものから単語のような小さな言語的単位の
ものへと入力文と照合し、入力文と照合に成功した表層
パターンの組合せを構造の候補とする。
【0013】
【実施例】図1はこの発明の一実施例の概略ブロック図
である。図1において、この発明に係る自然言語解析処
理方式は、形態素解析モジュール1と表層パターン照合
モジュール2と解析補助モジュール3と最尤構造決定モ
ジュール4とによって実現される。形態素解析モジュー
ル1は内蔵されている辞書を参照して、単語分割や品詞
・活用などの情報の付与を行なう。単語からは表層パタ
ーンのインデックスが用意される。たとえば、「たい」
は表層パターン「Xたいのですが」へのインデックスを
持っている。表層パターンは、「Xたいのですが」や
「XのY」のように、単文や名詞句などの言語的単位
を、表層語句および変数により記述したものである。な
お、X,Yは変数を示す。入力文の各単語が持つインデ
ックスにより入力文に照合可能な表層パターンを絞り込
む。
である。図1において、この発明に係る自然言語解析処
理方式は、形態素解析モジュール1と表層パターン照合
モジュール2と解析補助モジュール3と最尤構造決定モ
ジュール4とによって実現される。形態素解析モジュー
ル1は内蔵されている辞書を参照して、単語分割や品詞
・活用などの情報の付与を行なう。単語からは表層パタ
ーンのインデックスが用意される。たとえば、「たい」
は表層パターン「Xたいのですが」へのインデックスを
持っている。表層パターンは、「Xたいのですが」や
「XのY」のように、単文や名詞句などの言語的単位
を、表層語句および変数により記述したものである。な
お、X,Yは変数を示す。入力文の各単語が持つインデ
ックスにより入力文に照合可能な表層パターンを絞り込
む。
【0014】表層パターン照合モジュール2は、絞り込
まれた表層パターンを組合わせて入力文の構造を作り上
げる。表層パターンは、複文レベルの大きな単位のもの
から、単語レベルの小さな単位のものまでいくつかの言
語的単位により分類され、表層パターンを効率的に入力
文に照合させる。
まれた表層パターンを組合わせて入力文の構造を作り上
げる。表層パターンは、複文レベルの大きな単位のもの
から、単語レベルの小さな単位のものまでいくつかの言
語的単位により分類され、表層パターンを効率的に入力
文に照合させる。
【0015】図2はこの発明が適用される代表的な表層
パターンを、言語的単位の大きなものから小さなものへ
と並べて示した図である。
パターンを、言語的単位の大きなものから小さなものへ
と並べて示した図である。
【0016】ここで、入力文と表層パターンの照合のア
ルゴリズムについて説明する。(0) 形態素解析モジ
ュール1によって得られた表層パターンの中から最も大
きい言語的単位のものについて(1)を実行する。
ルゴリズムについて説明する。(0) 形態素解析モジ
ュール1によって得られた表層パターンの中から最も大
きい言語的単位のものについて(1)を実行する。
【0017】(1) 表層パターンを、入力文に照合さ
せる。照合が成功すれば(2)を行なう。失敗すれば
(3)を実行する。
せる。照合が成功すれば(2)を行なう。失敗すれば
(3)を実行する。
【0018】(2) (1)において照合に成功したの
が、変数を持たない表層パターンならば、その部分の照
合は成功して終了する。そうでなければ表層パターンの
各変数部について(1)を実行する。
が、変数を持たない表層パターンならば、その部分の照
合は成功して終了する。そうでなければ表層パターンの
各変数部について(1)を実行する。
【0019】(3) 表層パターンの言語的単位を下げ
(1)を実行する。これ以上言語的単位を下げられない
なら照合は失敗として終了する。
(1)を実行する。これ以上言語的単位を下げられない
なら照合は失敗として終了する。
【0020】このアルゴリズムは、最も大きな言語的単
位のものから小さな言語的単位のものへと表層パターン
を入力文に照合していく。入力文のすべての部分につい
て照合が成功すれば、照合した表層パターンの組合わせ
結果を構造とする。たとえば、「会議に申し込みたいの
ですが」という文に対しては、照合可能な表層パターン
の中で最も言語的単位が大きな、単文単位の表層パター
ン「Xたいのですが」をまず文全体に照合する。
位のものから小さな言語的単位のものへと表層パターン
を入力文に照合していく。入力文のすべての部分につい
て照合が成功すれば、照合した表層パターンの組合わせ
結果を構造とする。たとえば、「会議に申し込みたいの
ですが」という文に対しては、照合可能な表層パターン
の中で最も言語的単位が大きな、単文単位の表層パター
ン「Xたいのですが」をまず文全体に照合する。
【0021】次に、「Xたいのですが」の変数部を具体
化する「会議に申込み」に格関係単位の表層パターン
「XにY」を照合する。さらに、「XにY」の変数X,
Yにそれぞれ「会議」「申込み」という単語単位の表層
パターンを照合し、入力文が表層パターンの組合わせと
完全に照合したことになる。その結果、構造として (((会議)に(申込み))たいのですが) が得られる。
化する「会議に申込み」に格関係単位の表層パターン
「XにY」を照合する。さらに、「XにY」の変数X,
Yにそれぞれ「会議」「申込み」という単語単位の表層
パターンを照合し、入力文が表層パターンの組合わせと
完全に照合したことになる。その結果、構造として (((会議)に(申込み))たいのですが) が得られる。
【0022】解析補助モジュール3は、そのままの入力
文の状態では入力文に表層パターンが照合できないとき
に起動され、表層パターンを入力文に照合できるように
補助規則により入力文を修正する。補助規則は表層パタ
ーンを照合できるように入力文について正規化などの操
作を行なう。たとえば、「それ出席する」という入力文
において直接、表層パターンは照合できない。そこで、
次の補助規則により入力文を修正する。
文の状態では入力文に表層パターンが照合できないとき
に起動され、表層パターンを入力文に照合できるように
補助規則により入力文を修正する。補助規則は表層パタ
ーンを照合できるように入力文について正規化などの操
作を行なう。たとえば、「それ出席する」という入力文
において直接、表層パターンは照合できない。そこで、
次の補助規則により入力文を修正する。
【0023】代名詞 動詞→代名詞 に 動詞 ((そ
れ、参加する),…) 代名詞 を 動詞 ((これ、送る),…) 補助規則は品詞などの文法カテゴリを使って記述され、
各文法カテゴリを具体化する単語用例を照合条件として
記述する。上の補助規則は、代名詞と動詞が連続したと
きに助詞を補完する。たとえば、「それ 参加する」と
いう代名詞と動詞の語系列は「に」という助詞が補完さ
れ、「それに参加する」と修正される。「これ 送る」
については「を」という助詞が補完され、「これを送
る」と修正される。この補助規則により、入力文「それ
出席する」には、(それ、出席する)と(それ、参加す
る)の意味的距離の近さから、助詞「に」が補完され
「それに出席する」と修正される。また、補完された助
詞「に」より、「XにY」が、照合可能な表層パターン
として新たに検索される。その後、表層パターン照合モ
ジュール2において、表層パターン「XにY」が入力文
に照合され、 ((それ)に(出席する)) という構造が得られる。
れ、参加する),…) 代名詞 を 動詞 ((これ、送る),…) 補助規則は品詞などの文法カテゴリを使って記述され、
各文法カテゴリを具体化する単語用例を照合条件として
記述する。上の補助規則は、代名詞と動詞が連続したと
きに助詞を補完する。たとえば、「それ 参加する」と
いう代名詞と動詞の語系列は「に」という助詞が補完さ
れ、「それに参加する」と修正される。「これ 送る」
については「を」という助詞が補完され、「これを送
る」と修正される。この補助規則により、入力文「それ
出席する」には、(それ、出席する)と(それ、参加す
る)の意味的距離の近さから、助詞「に」が補完され
「それに出席する」と修正される。また、補完された助
詞「に」より、「XにY」が、照合可能な表層パターン
として新たに検索される。その後、表層パターン照合モ
ジュール2において、表層パターン「XにY」が入力文
に照合され、 ((それ)に(出席する)) という構造が得られる。
【0024】最尤構造決定モジュール4は、表層パター
ン照合モジュール2で得られた構造の中から、入力単語
と表層パターンの用例単語間の意味的距離を求め、最も
距離の総和が小さいものを最適の構造と決定する。
ン照合モジュール2で得られた構造の中から、入力単語
と表層パターンの用例単語間の意味的距離を求め、最も
距離の総和が小さいものを最適の構造と決定する。
【0025】図3はこの発明のパターン照合による自然
言語解析方法の基本的な処理の流れを示す図である。次
に、図3を参照して、次に示す文(1)を解析する具体
例について説明する。
言語解析方法の基本的な処理の流れを示す図である。次
に、図3を参照して、次に示す文(1)を解析する具体
例について説明する。
【0026】(1) 「京都ホテルの1万円の部屋お願
いします。」 まず、形態素解析モジュール1で入力文の単語分割の処
理を行なう。そして、文(1)の各単語からのインデッ
クスにより照合可能な表層パターンを検索する。たとえ
ば、入力文の語「の」からは「XのY」という表層パタ
ーンが検索される。
いします。」 まず、形態素解析モジュール1で入力文の単語分割の処
理を行なう。そして、文(1)の各単語からのインデッ
クスにより照合可能な表層パターンを検索する。たとえ
ば、入力文の語「の」からは「XのY」という表層パタ
ーンが検索される。
【0027】表層パターン照合モジュール2は、形態素
解析モジュール1で検索された表層パターンを入力文に
照合しようとするが、助詞が脱落しているため、照合に
失敗する。
解析モジュール1で検索された表層パターンを入力文に
照合しようとするが、助詞が脱落しているため、照合に
失敗する。
【0028】普通名詞 動詞→普通名詞 を 動詞
((部屋、お願いする),…) そこで、解析補助モジュール3は、上の補助規則より、
入力文に助詞「を」を補完し、入力文を (1′)「京都ホテルの1万円の部屋をお願いしま
す。」 と修正する。
((部屋、お願いする),…) そこで、解析補助モジュール3は、上の補助規則より、
入力文に助詞「を」を補完し、入力文を (1′)「京都ホテルの1万円の部屋をお願いしま
す。」 と修正する。
【0029】表層パターン照合モジュール2は解析補助
モジュール3の結果を受け、(1′)に表層パターンを
照合しようとする。まず、絞り込まれた表層パターンの
中で最も言語的単位の大きな、単文単位の表層パターン
「Xをお願いします」を照合する。次に「Xをお願いし
ます」の変数Xを満たす「京都ホテルの1万円の部屋」
に表層パターンを照合しようとする。この表現には格関
係単位の「XのY」という表層パターンを照合できる
が、2つの「の」を持つため、入力文に対して次ように
2つの構造が作られる。 (2) (((京都ホテル)の((1万円)の(部
屋)))をお願いします) (3) ((((京都ホテル)の(1万円))の(部
屋))をお願いします) 「XのY」の変数には「京都ホテル」、「1万円」,
「部屋」が照合でき、入力文全体が表層パターンですべ
て構成されたことになる。
モジュール3の結果を受け、(1′)に表層パターンを
照合しようとする。まず、絞り込まれた表層パターンの
中で最も言語的単位の大きな、単文単位の表層パターン
「Xをお願いします」を照合する。次に「Xをお願いし
ます」の変数Xを満たす「京都ホテルの1万円の部屋」
に表層パターンを照合しようとする。この表現には格関
係単位の「XのY」という表層パターンを照合できる
が、2つの「の」を持つため、入力文に対して次ように
2つの構造が作られる。 (2) (((京都ホテル)の((1万円)の(部
屋)))をお願いします) (3) ((((京都ホテル)の(1万円))の(部
屋))をお願いします) 「XのY」の変数には「京都ホテル」、「1万円」,
「部屋」が照合でき、入力文全体が表層パターンですべ
て構成されたことになる。
【0030】最尤構造決定モジュール4は、入力単語と
表層パターンの用例単語間の意味的距離を計算し、
(2)の構造の距離の総和0.0,(3)の構造の距離
の総和0.5を得る。距離の総和の小さい(2)を
(1)に対する構造として出力する。
表層パターンの用例単語間の意味的距離を計算し、
(2)の構造の距離の総和0.0,(3)の構造の距離
の総和0.5を得る。距離の総和の小さい(2)を
(1)に対する構造として出力する。
【0031】
【発明の効果】以上のように、この発明によれば、入力
文の各語が持つインデックスにより表層パターンを検索
し、検索した表層パターンを複文のような大きい言語的
単位のものから、単語のような小さな言語的単位のもの
へと入力文に照合させて入力文の構造の候補を作り、そ
の候補から入力と用例間の意味的距離の計算により最尤
の構造を決定して出力をするようにしたので、話し言葉
のように文法的に構造を説明するのが難しい文に対して
も構造が求められる頑強な自然言語解析機構を実現でき
る。
文の各語が持つインデックスにより表層パターンを検索
し、検索した表層パターンを複文のような大きい言語的
単位のものから、単語のような小さな言語的単位のもの
へと入力文に照合させて入力文の構造の候補を作り、そ
の候補から入力と用例間の意味的距離の計算により最尤
の構造を決定して出力をするようにしたので、話し言葉
のように文法的に構造を説明するのが難しい文に対して
も構造が求められる頑強な自然言語解析機構を実現でき
る。
【図1】この発明の一実施例の内容を示すブロック図で
ある。
ある。
【図2】代表的な表層パターンを言語的単位の大きなも
のから小さなものへと並べて示した図である。
のから小さなものへと並べて示した図である。
【図3】入力文「京都ホテルの1万円の部屋お願いしま
す」に対する自然言語解析処理の流れを示すブロック図
である。
す」に対する自然言語解析処理の流れを示すブロック図
である。
1 形態素解析モジュール 2 表層パターン照合モジュール 3 解析補助モジュール 4 最尤構造決定モジュール
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 飯田 仁 京都府相楽郡精華町大字乾谷小字三平谷5 番地 株式会社エイ・ティ・アール自動翻 訳電話研究所内 (56)参考文献 特開 昭63−213068(JP,A) 特開 昭60−200369(JP,A)
Claims (4)
- 【請求項1】 入力された自然言語文の構造を把握する
自然言語解析方法であって、 前記入力された自然言語文の各語が持つインデックスに
よって表層の語句と変数とによって記述した表層パター
ンを検索し、 前記検索された表層パターンを組合せて複文のような大
きい言語的単位のものから単語のような小さな言語的単
位のものへと入力文と照合し、前記入力文と照合に成功
した表層パターンの組合せを構造の候補とするようにし
た、自然言語解析方法。 - 【請求項2】 前記表層パターンを、前記入力文に照合
できるように、必要時に入力文の修正を行なうことを特
徴とする、請求項1の自然言語解析方法。 - 【請求項3】 前記表層パターンは、変数を具体化する
語を用例として持つことを特徴とする、請求項1の自然
言語解析方法。 - 【請求項4】 前記用例と前記入力文の語の間の意味的
距離により、前記構造の候補から、最尤の構造を決定
し、出力することを特徴とする、請求項3の自然言語解
析方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5063605A JPH0769710B2 (ja) | 1993-03-23 | 1993-03-23 | 自然言語解析方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5063605A JPH0769710B2 (ja) | 1993-03-23 | 1993-03-23 | 自然言語解析方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06274192A JPH06274192A (ja) | 1994-09-30 |
| JPH0769710B2 true JPH0769710B2 (ja) | 1995-07-31 |
Family
ID=13234091
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5063605A Expired - Fee Related JPH0769710B2 (ja) | 1993-03-23 | 1993-03-23 | 自然言語解析方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0769710B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE10229207B3 (de) * | 2002-06-28 | 2004-02-05 | T-Mobile Deutschland Gmbh | Verfahren zur natürlichen Spracherkennung auf Basis einer Generativen Transformations-/Phrasenstruktur-Grammatik |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS60200369A (ja) * | 1984-03-24 | 1985-10-09 | Mitsubishi Electric Corp | 機械翻訳装置 |
| JPS63213068A (ja) * | 1987-03-02 | 1988-09-05 | Canon Inc | 言語処理装置 |
-
1993
- 1993-03-23 JP JP5063605A patent/JPH0769710B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH06274192A (ja) | 1994-09-30 |
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