誤り駆動による品詞タグづけ統計モデルの拡張
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概要
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統計的品詞タグづけにおいて、マルコフモデルは普及した手法の一つである。しかし、単純なマルコフモデルでは例外的な言語現象に対処することができない。この問題に対処するため、本論文では単語レベルの統計値の利用と選択的tri-gramの二つの拡張を提示する。しかし、これらの拡張のための、単語やtri-gram文脈の選択を人手で設定することは困難である。そこで、本敲では素性選択に誤り駆動の手法を導入した。英語と中国語について実験を行い、これらの拡張の有効性を検証した。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2000-09-21
著者
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