動的計画法に基づく確率文脈自由文法の変分ベイズ法(言い換え,文法)

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概要

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確率文脈自由文法の学習法として、I-Oアルゴリズム等のEMアルゴリズムが広く、知られている。しかし、最尤法であるEMアルゴリズムはベイズ学習に比べ訓練データの量が十分でないと過学習するという問題がある。,一方、ベイズ学習は困難な積分計算を伴うため従来マルコフ連鎖モンテカルロ法等のサンプリング手法が用いられていたが、計算量が膨大なため大規模な問題への適用が難しかった。近年、マルコフ連鎖モンテカルロ法に比べ効率的な変分ベイズ法が提案され、注目されている。本論文では、確率文脈自由文法に変分ベイズ法を適用し、動的計画法に基づく学習アルゴリズムを導出する。さらに、このアルゴリズムめ計算量がI-Oアルゴリズムと同じであることを示す。また、変分ベイズ法とEMアルゴリズムの学習精度の比較を行う。
一般社団法人情報処理学会の論文
2004-01-13

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