固有表現抽出のためのSVMの高速化
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概要
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サポートベクトルマシン(SVM)は新しい高性能な学習手法である.しかし,従来手法より分類処理速度が桁違いに遅いことが知られている.本論文では,まずSVMを用いた固有表現抽出方法が既存手法より高精度であることを実験により示す.固有表現抽出は,地名・人名・組織名・日時などの固有表現を文書から抜き出す技術であり,情報抽出システムや質問応答システムなどの重要な基礎技術である.次に,固有表現抽出のデータの特徴を生かして,処理速度を大幅に改善するアルゴリズムを提案する.このアルゴリズムは,自然言語処理における他の様々なタスクに応用可能であると考えられる.
- 2003-03-15
著者
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賀沢 秀人
日本電信電話(株)コミュニケーション科学基礎研究所
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磯崎 秀樹
日本電信電話(株)NTTコミュニケーション科学基礎研究所
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磯崎 秀樹
日本電信電話株式会社 Nttコミュニケーション科学基礎研究所
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磯崎 秀樹
日本電信電話株式会社 Ntt コミュニケーション科学基礎研究所
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賀沢 秀人
日本電信電話株式会社nttコミュニケーション科学基礎研究所
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