情報検索手法を利用した語義判別問題の高速解法
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概要
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自然言語処理の個々の問題を分類問題として定式化し,帰納学習の手法を用いて解決するというアプローチは,大きな成功をおさめている.問題に対する精度は,学習により得られる分類規則の精度に依存する.そして分類規則の精度を高めるために,近年,アンサンブル学習が研究されている.アンサンブル学習とは,複数の学習手法を組み合わせ,それらの判別結果を総合して最終的な判別を行う手法であり,単独の学習手法よりも高い精度が得られる.しかしアンサンブル学習には,学習時間と判別時間の点で問題があり,ある程度の精度を出し,しかも高速な学習と判別が可能な帰納学習手法が望まれる.そこで本論文では情報検索手法を利用した分類手法を提案する.k-最近傍法と類似の手法であり,学習時間をほとんど要しない.SENSEVAL2の辞書タスクによる実験では,本手法は決定リストやNaive Bayesと同程度の精度を出し,判別時間も同程度であった.一方,学習時間に関しては5〜10倍高速であった.また決定リスト,Naive Bayes及び本手法によるアンサンブル学習により,個々の学習手法の判別精度を上回る精度が得られた.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2002-11-12
著者
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