A Method for Extracting Sentences Including Causal Relations from Newspaper Articles
##article.authors##
-
Hiroki Sakaji
Research Faculty of Information Science and Technology, Hokkaido University
https://researchmap.jp/hiroki_sakaji
- Shigeru Masuyama Toyohashi University of Technology
DOI:
https://doi.org/10.51094/jxiv.839Keywords:
Causal Knowledge, Semi-Supervised, Sentence AnalysisAbstract
本論文では，新聞記事から因果関係を含む文を自動的に抽出する手法を提案する．現在，ウェブページや新聞記事を含む大規模な機械可読文書が入手可能であり，その中には実アプリケーションに役立つ様々な情報が存在し，テキストマイニング技術を用いることで獲得することが可能である．そのような情報の一つに因果関係があり，本研究では因果関係の存在を示す手掛りとなる表現に基づいた因果関係を含む文の抽出を行った．その結果，人手により作られた辞書やパターンを用いず，自動的に因果関係を含む文を抽出することができた．本手法は，素性として構文的な素性と，意味的な素性を用いた．また，追加学習データを自動的に獲得することができる．その結果，性能が向上し，F 値 0.797 を達成した．
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Submitted: 2024-08-03 09:18:45 UTC
Published: 2024-08-21 01:35:57 UTC
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