ニューラルネットとルールベース手法を統合した品詞タグづけシステム
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概要
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著者らはこれまで, できるだけ少量の訓練データで実用的な品詞タグづけシステムを構築する目的で情報量最大を考慮し最長文脈を優先するニューロタガーを提案してきた.すでに提案したタガーは数万オーダーの多品詞語を含む小規模タイ語コーパスを訓練に用いることにより, テストデータを94.4%の精度(多品詞語のみを測定対象)でタグづけすることができた.この精度はタグづけの主要手法とされてきた隠れマルコフモデルのそれ(89.1%)よりはるかに高く, 誤り駆動学習で得られた書き換え規則のみで構成されるルールベースモデルのそれ(93.5%)よりも高かった.本論文は, 品詞タグづけ性能をさらに改善するために, ニューロタガーの弱点を補う書き換え規則を誤り駆動学習で自動獲得して後処理に導入し, ニューラルネットとルールベースを統合するシステムを提案する.書き換え規則を後処理に用いることによりタグづけのエラー19.7%減少し, 全体の統合システムのタグづけ精度は95.5%まで向上した.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2000-10-15
著者
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