効用最大化法に基づく多義性解消用事例の選択的収集
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概要
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本論文は、多義性解消システムに用いる事例ベースを効率的に収集する手法を提案する。従来、事例への語義付与にかかる人間の負担、及び事例ベースのサイズが問題とされてきた。本手法の特長は、人間がその事例の語義を教えてシステムを訓練することがそれ以降の事例収集に及ぼす影響、すなわち効用を定量化し、効用の最も高い事例を選択的に収集する点にある。さらに本論文は、1000文以上の例文を含むコーパスを用いた実験について報告する。ランダムに事例を抽出する手法との比較実験の結果、本手法を用いて収集した事例ベースは、より少ない人間の負担、より小さいサイズで、より高い多義性解消の精度を実現できることが確認された。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1996-05-28
著者
-
徳永 健伸
東京工業大学大学院情報理工科学研究科
-
田中 穂積
東京工業大学
-
藤井 敦
東京工業大学
-
藤井 敦
東京工業大学大学院情報理工学研究科
-
徳永 健伸
東京工業大学
-
乾 健太郎
東京工業大学大学院情報理工学研究科
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