機械学習を用いたタイ語の品詞タグづけ
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概要
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われわれはこれまで, できるだけ少量の訓練データで実用的な品詞タグづけシステムを構築する目的で伸縮性入力ニューロタガー, ニューラルネットワークとBrillの誤り駆動学習を融合したハイブリッド型ニューロタガーを提案してきた.これらのタガーでは多品詞語を含む小規模タイ語コーパスを学習データとして, それぞれ94.4%, 95.5%という高い精度(多品詞語のみを測定対象)で品詞のタグづけをした.本研究では, 新たに決定リスト, 最大エントロピー法, サポートベクトルマシン法の三つの機械学習手法を用いるタイ語の品詞タグづけの手法を提案し, それらを用いて品詞タグづけを行なった.結果はサポートベクトルマシンがもっともよい精度(96.1%)を出し, さらにタイ語の品詞タグづけの精度向上を実現することになった.本稿では, 手法間の比較や精度向上の原因についての考察も行なう.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2001-09-10
著者
-
村田 真樹
独立行政法人情報通信研究機構
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村田 真樹
独立行政法人情報通信研究機構 知識創成コミュニケーション研究センター
-
井佐原 均
独立行政法人情報通信研究機構 知識創成コミュニケーション研究センター
-
井佐原 均
独立行政法人 情報通信研究機構
-
井佐原 均
独立行政法人情報通信研究機構
-
青 馬
独立行政法人通信総合研究所けいはんな情報通信融合研究センター
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