相対的な係りやすさを考慮した日本語係り受け解析モデル(自然言語)
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概要
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本稿では, 相対的な係りやすさを考慮する新しい係り受け解析モデルを提案する.従来の統計的係り受け解析手法の多くは元の問題を着目する2文節が係るか係らないかという二値分類問題に帰着させ, 任意の機械学習アルゴリズムを適用していた.しかし, 2文節のみが与えられた状態で係るか係らないかの分別を行うことは一般に困難な場合が多い.係り受け解析は候補集合から係り先を1つ選択するタスクであるため, 二値分類よりは候補間での係りやすさの相対的な大小関係を比較するほうがタスクの性質をうまく反映している.本稿で提案する「相対モデル」は, 係りやすさの相対的な大小関係をモデル化し学習することが可能である.京大コーパスを用いて実験を行った結果, 従来法と比較して学習効率で改善されるとともに高い正解率(91.37%)を示した.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2005-04-15
著者
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