素性間の共起性を検査するCo-trainingによる語義判別規則の学習
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概要
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自然言語処理では個々の問題を分類問題として定式化し, 帰納学習の手法を利用して, その問題を解決するというアプローチが大きな成功をおさめている.しかしこのアプローチには帰納学習で必要とされる訓練データを用意しなければならないという大きな問題がある.この問題に対して, 近年, 少量のラベル付き訓練データから得られる分類規則の精度を, 大量のラベルなし訓練データによって高めてゆくseed型の学習が散見される.ここではその中心的な手法であるCo-trainingを語義判別規則に適用することを試みる.ただしCo-trainingでは独立な2組の素性集合を設定する必要がある.現実的にはこの独立性の条件が厳しいため, 得られる規則の精度が頭打ちになってゆく.本論文ではこの問題を回避するために, 追加事例の選択に素性間の共起性を考慮することでCo-trainingの手法を改良する.実験では3つの語義選択問題について本手法を適用した.結果, 通常のCo-trainingを適用する以上の精度の向上が見られた.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2001-09-10
著者
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