隠れマルコフモデルによる日本語形態素解析のパラメータ推定
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概要
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本論文では日本語形態素解析システムにHMM (Hidden Markov Model) を適応する手法について提案する. 日本語では英語と異なり, わかち書きがされていないため, HMMパラメータの初期確率を等確率にした単純な学習では精度が上がらない. よって以下の3つの手法に対するHMM学習の効果について実験を行った. 1) 初期確率の影響. 2) 文法制約の導入. 3) スムージング. 最初の実験から初期確率については少量であっても正確なタグ付きコーパスから獲得することがHMM学習に大きく効果があることを明らかにする. 次に文法による制約と確率の再推定におけるスムージング化を行った場合, 人手により整備されている日本語形態素解析システムと同等以上の解析精度が得られることを示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1997-03-15
著者
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