日本語全活用形データベース

形態素解析を簡略化

活用形を瞬時に特定

動詞を中心に幅広く網羅

概要

日本語全活用形データベース(JFULEX: Japanese Full-Form Lexicon)は、基本形、活用形、複合語を含む約1億2000万項目を収録します。

日本語は膠着語で、形態素と呼ばれる基本要素を組み合わせて膨大な数の屈折語、複合語、接辞語を形成します。例えば「造船所」([zōsenjo], shipyard)は、「造船」shipbuilding(造 make; build + 船 ship)に接尾語「所」placeを付けてできた複合語です。また、形容詞「黒い」([kuroi], black)のような、「黒」([kuro], black)に、接尾語「い」”i” を組み合わせてできた派生語(語基+接辞)が多数存在します。

派生語と混同しやすいもので、時制等の文法的機能を示す語尾に付けることで成り立つのが屈折語です。例えば、屈折語の「帰れ」”kaere” は、「帰る」([kaeru], to return)が語形変化し命令形になったもので、このような日本語動詞の語形変化は数千通りもあります。

JFULEXは、固有名詞、専門用語、動詞語尾変化(「なければならない」等)を幅広く収録しています。

tazuneru(たずねる) POS=V1

TenseStemKanaKanjiInflectedRoman
PastたずねS + ました-たずねましたTAZUNEmashita
PastたずねS + て い ましたS + て 居 ましたたずねて いましたTAZUNEte imashita
PastたずねS + て おり ましたS + て 居り ましたたずねて おりましたTAZUNEte orimashita
PastたずねS + やした-たずねやしたTAZUNEyashita
PastたずねS + て い やしたS + て 居 やしたたずねて いやしたTAZUNEte iyashita
PastたずねS + て おり やしたS + て 居り やしたたずねて おりやしたTAZUNEte oriyashita
Past -tara IたずねS + ましたら-たずねましたらTAZUNEmashitara
Past -tara Iたずねお + S + して おり ましたら御 + S + 為て 居り ましたらたずねして おりましたらoTAZUNE shite orimashitara
Past -tara IたずねS + やしたら-たずねやしたらTAZUNEyashitara
Past -tara Iたずねお + S + して おり やしたら御 + S + 為て 居り やしたらたずねして おりやしたらoTAZUNE shite oriyashitara
Past -tara IIたずねS + ましたらば-たずねましたらばTAZUNEmashitaraba
Past -tara IIたずねお + S + して おり ましたらば御 + S + 為て 居り ましたらばたずね して おりましたらばoTAZUNE shite orimashitaraba
Past -tara IIたずねS + やしたらば-たずねやしたらばTAZUNEyashitaraba
Past -tara IIたずねお + S + して おり やしたらば御 + S + 為て 居り やしたらばたずね して おりやしたらばoTAZUNE shite oriyashitaraba
Past causativeたずねS + させ ました-たずねさせましたTAZUNEsasemashita
Past causativeたずねS + させ やした-たずねさせやしたTAZUNEsaseyashita
Past causative honorificたずねS + させ られ ました-たずねさせられましたTAZUNEsaseraremashita
Past causative honorificたずねS + させ られ て い ましたS + させ られ て 居 ましたたずねさせられて いましたTAZUNEsaserarete imashita
Past causative honorificたずねS + させ られ やした-たずねさせられやしたTAZUNEsaserareyashita
Past causative honorificたずねS + させ られ て い やしたS + させ られ て 居 やしたたずねさせられて いやしたTAZUNEsaserarete iyashita
Past causative passiveたずねS + させ られ ました-たずねさせられましたTAZUNEsaseraremashita

使用分野

JFULEXは、下記のような多様な分野の自然言語処理アプリ開発に有用です。

機械翻訳

翻訳精度を大幅に向上

固有表現抽出

大幅な品質向上

情報検索ソフト

クエリー処理をサポート

教育アプリ

活用形自動生成システム

形態素解析

アルゴリズムを大幅に簡略化

品詞特定と品詞付け

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