要素の重複と不連続性を扱える抽出型の語構成要素解析

重複や不連続な語構成要素を持つ医療用語を対象に，それらを効果的に認識するための抽出型の構成要素認識法を二種類提案する．一つ目は完全並列分散型の語構成解析法PDMAで，もう一つはPDMAより性能が劣るがアノテーションが楽なMLMAである．『実践医療用語語構成要素試案表Ver.2』のサンプル15事例の解析を元に，語構成要素認識に一般的に使用されている句構造解析(PSA)の平均認識率が，PDMAが認識できる要素の65%程度，MLMAの70%程度である事を示した．