情報量から見た自然言語処理システムに対する考察

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概要

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自然言語処理では、1つの入力に対して複数の解釈が存在し、その結果が一意には定まらない場合がある。そのため、最も確からしい候補を選択するための何らかの手段が必要となる。この最尤候補選択には、様々な手法が提案されている。しかし、これらの手法の多くは、実験的に有効性が検証されているものの、根本となる明白な理論を持たない経験的な手法であり、尤度、コスト、類似度といった最尤候補選択の基準となる尺度を決めるための客観的な指針が得られない。そのため、"どのようにすれば、より良い尺度が得られるか"という点は、開発者の経験的直観に依存しており、工学的には健全でないと言える。情報量の観点から、このような問題を扱ったいくつかの研究が報告されている。本稿でも、同様な観点に基づき、従来提案されている最尤候補選択手法を考察する。
一般社団法人情報処理学会の論文
1992-09-28

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