GMDHニューラルネットワークを利用した自然言語の区切り位置予測の研究
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概要
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分かち書きされていない日本語の形態素の切り出しを行うため,近年多くの統計的手法を利用した研究が報告されている.著者らは,形態素の切り出し処理の精度を高めるために,GMDH(Group Method of Data Handling)ニューラルネットワークの予測力を応用できないか検討を行っている.1968年にIvakhnenkoにより導入されたGMDHニューラルネットワークは,理論的仮説モデルを設定することが困難なデータ解析に有効で,計量生物学や生態系システム,経済指標予測などの分野で研究・応用が報告されている.本研究では,GMDHニューラルネットワークに,自然言語の区切り位置を学習させ,形態素抽出の効率化をはかることが最終の目的であるが,本稿ではまず,文字列データをこのニューラルネットワークにどのようにあたえれば良いかについて考察し,英文を使っての計算機実験をした結果について報告する.
- 社団法人情報処理学会の論文
- 1996-03-06
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
-
藤本 浩司
東京農工大学工学教育部電子情報工学専攻
-
小谷 善行
東京農工大学大学院工学府
-
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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