ベイズ推定による決定リストのルール信頼度推定法
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概要
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統計的クラス分類器としての決定リストは, 近年自然言語処理における様々な分野でその有効性を示している.決定リストを構成する上で, もっとも重要な問題の一つは, ルールの信頼度の算出法である.しかし決定リストを用いた多くの研究では, 信頼度の算出法についてそれほど注意が払われていない.そこで本論文では, ベイズ学習法を利用してルールの信頼度を算出する手法を示す.さらに, 証拠の種類ごとに異なる事前分布を利用することで, より正確な信頼度の推定が可能になり, 決定リストの性能が向上することを示す.本論文では, 本手法の有効性を確かめるために, 疑似単語の判定問題に関して実験を行った.その結果, 事前分布を用いることにより判定精度の向上と, 判定の信頼彼自身の正確さの向上という, 2つの点で効果が見られた.
- 2001-07-16
著者
-
近山 隆
新世代コンピュータ技術開発機構
-
近山 隆
東京大学工学系研究科電子工学専攻
-
鶴岡 慶雅
北陸先端科学技術大学院大
-
鶴岡 慶雅
東京大学工学系研究科
-
鶴岡 慶雅
東京大学工学系研究所東京大学新領域創成科学研究科
-
鶴岡 慶雅
科学技術振興事業団
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