誤り駆動型の確率モデル学習による日本語形態素解析
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概要
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本研究では、日本語形態素解析の確率モデル学習におけるパラメータ推定の精度を上げるための有効な品詞分類を自動的に学習した。解析誤りをもとに詳細化する品詞分類を素性として取り出し、品詞分類を段階的に細かくしていく。学習によって得られた品詞分類を用いてbi-gramのマルコフモデルに基づくパラメータ推定を行うことにより、形態素解析の精度を向上させた。実験により、人手で調整して決めた品詞分類に比べ、より少ないパラメータ数でより高い精度を得ることができた。また、品詞分類によってパラメータ数や精度がどのように変化するかといった、品詞分類全体の性質をとらえることができた。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1998-03-12
著者
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