■ CaboChaとKNPの両方を使ってみる
先の記事では、CaboChaによる係り受け解析結果が期待通りではなかった例を、９例示しました。今回は、この９例をKNPでもやってみました。確かに、KNPではいくつかの例で精度良く解析されることが分かりました。小生の理解では、KNPは、膨大な格フレーム辞書（すなわち、より踏み込んだ意味理解のための辞書）を自動構築して使っているようです。また、並列構造（例えば、"３月から４月に"では、"３月"と"４月"が並列）を明示する点も特徴と思われます。
ただし、必ずしも全ての例文がKNPで改善されたわけではありません。依然として、日本語の解析は難しい面があることを感じます。具体的な実験結果を以下に示します。
（以下の図において、CaboChaの結果は作図アプリによる手動描画、KNPの結果はスクリーンショットの切り抜きです。）
■自分のアプリケーションで係り受け解析を利用するために
これまでよりも、選択の幅が広がりました。しかし、解析精度だけで全てが決まるわけではありません。例えば、小生の場合、アプリケーションをJAVAで作成しています。したがって、JAVAにすんなり取り入れられるか否かも、重要なのです。当然、アプリケーション開発のフェーズが進めば、状況は色々変わりますが。
参考資料
[1] 黒橋･村脇研究室 日本語構文･格･照応解析システム KNP
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