Support Vector Machineを用いた形態素解析と修正学習法の提案
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概要
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形態素解析は自然言語処理において基本的な問題の1つである.本稿では,機械学習アルゴリズムの1つであるSupport Vector Machine(SVM)を用いて形態素解析を行う.SVMは高い表現力と性能を持つ優れた学習モデルである一方で,大きな計算コストを必要とする問題がある.そのため,一般に多量のデータと多数の分類クラスを処理する必要のある形態素解析において,妥当な時間で計算を行うことは難しい.そこで, SVMを用いて効率良く高精度に計算を行うため,表現力の高い学習モデルと計算量の小さい学習モデルを組み合わせる修正学習法を提案する.One-versus-Rest法と修正学習法によりSVMを形態素解析に適用したところ,従来手法を上回る精度が得られた.特に,修正学習法を用いることで,現実的な計算時間で高い性能を得られることを確認した.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2003-05-15
著者
-
松本 裕治
奈良先端科学技術大学院大学
-
工藤 拓
Nttコミュニケーション科学基礎研究所
-
工藤 拓
奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科
-
中川 哲治
沖電気工業株式会社研究開発本部情報サービスシステムラボラトリ
-
中川 哲治
沖電気工業株式会社ユビキタスサービスプラットフォームカンパニー:(現)情報通信研究機構知識創成コミュニケーション研究センター
-
中川 哲治
沖電気工業株式会社
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