EMアルゴリズムの最適ループ回数の予測を用いた語義判別規則の教師なし学習
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概要
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本論文ではNigamらが文書分類問題に対して提案したEMアルゴリズムを用いた教師なし学習の手法を語義判別問題に適用する.ただし語義判別問題において,彼らの手法は精度が悪化する場合も多い.ここではEMアルゴリズムの最適な繰り返し回数を推定することで精度の低下を防ぐ.この推定のために,交差検定を行い,ラベルなし訓練データが正の情報として働くか,負の情報として働くかに注目することで最適な繰り返し回数を推定する.SENSEVAL2の日本語辞書タスクで課題となった名詞50単語を用いた実験では,ラベル付き訓練データのみから学習した分類器の精度は0.7658であり,その上でNigamらの手法を用いた場合は0.7356となり精度が下がるが,本手法を用いることで0.7856まで締度が向上した.この値は現在公開されている正解率の最高値に匹敵する.また動詞50単語についても本手法の効果を確認できた.
- 2002-09-17
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