優先度学習を用いた自然言語処理(解析)
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概要
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最近、自然言語処理においてSVMが利用されることが増えてきている。SVMは二値分類器としては高性能であるが、タスクによっては必ずして最良の方法とは限らない。たとえば英語依存構造解析は、各単語が同一文中のどの単語に係るかを決定するタスクであり、係り先として最良のものを選ぶ必要がある。またゼロ代名詞解消は、ゼロ代名詞が指している先行詞を推定するタスクであり、複数の指示対象の中から最良のものを選ぶ。これらのタスクは候補の優先度の比較が必要であり、SVMが最適とは言えない。そこで、この2つのタスクでSVMと優先度学習を用いた実験したところ、優先度学習の方が高精度であった。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2004-05-13
著者
-
賀沢 秀人
日本電信電話(株)コミュニケーション科学基礎研究所
-
磯崎 秀樹
日本電信電話(株)NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
平尾 努
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
磯崎 秀樹
日本電信電話株式会社 Nttコミュニケーション科学基礎研究所
-
磯崎 秀樹
日本電信電話株式会社 Ntt コミュニケーション科学基礎研究所
-
平尾 努
日本電信電話株式会社 Ntt コミュニケーション科学基礎研究所
-
賀沢 秀人
日本電信電話株式会社nttコミュニケーション科学基礎研究所
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