枝分かれ構造を持つ同時確率モデルによる形態素解析
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概要
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統計手法を用いた形態素解析には, 隠れマルコフモデルを連接確率モデルとして利用しているものが多い.しかし, 品詞情報をそのままモデルの状態と見なすと必ずしも期待する確率予測値が得られないため, 経験的にいくつかの形態素や分類グループをあらたな一状態として定義し, 交互作用を拾う処置がなされる.本報告では, 品詞の枝分かれ構造を利用した連接確率モデルを提案する.1つの連接確率は, 連接する符号の属するそれぞれの上位水準間の同時確率を要素とする束の形で表現される.このモデル(枝分かれ同時確率モデル)は, 経験則を利用することなく, 学習データから連接確率推定に最適な状態を選ぶことができる.日本語コーパス(RWCコーパス)を用いて, 枝分かれ同時確率モデルの形態素解析評価実験を行い, 隠れマルコフモデルより有意に高い精度が得られた.
- 社団法人情報処理学会の論文
- 1998-07-15
著者
-
藤本 浩司
東京大学
-
小谷 善行
東京農工大学共生科学技術研究院先端情報科学部門
-
乾 伸雄
東京農工大学 共生科学技術研究部 システム情報科学部門
-
藤本 浩司
東京農工大学工学教育部電子情報工学専攻
-
乾 伸雄
東京農工大学
-
乾 信雄
東京農工大学大学院共生科学技術研究部
-
小谷 善行
東京農工大
-
藤本 浩司
東京農工大学大学院工学府
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