理論言語学の知見を応用した多言語クラスタリング

多言語クラスタリング研究では、言語モデルの埋め込みを用いる手法が主流であり、語族がベースライン手法として扱われている。しかし、語族による分類は粒度が粗く、言語の性質を十分に考慮しているとは言い難い。そのため、より言語の性質に着目した分類を検討する必要がある。本研究では、固有表現認識(NER)のための多言語クラスタリングを目的として、理論言語学の知見に基づく言語分類方法を検討し、名詞句の形態・統語的特徴による分類と主要部の位置による分類を選定した。これらの分類と埋め込みによるクラスタリング手法をNERにおいて比較した結果、どちらの分類も埋め込みによるクラスタリング手法の精度を上回った。