部分木に基づくマルコフ確率場と言語解析への適用(パタン発見)(セマンティックウェブと自然言語処理その他一般)
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概要
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近年,統計的言語処理の分野において,分類アルゴリズムを順次適用して結果を得るHistory-based Methodsに代わり,解析木,解析タグ列1つを学習データとみなし,大域的な最適解を導出できるモデル(マルコフ確率場(MRF),条件付き確率場(CRF))が注目を浴びている.しかし,素性の設計は任意であり,恣意的に設計されることが多かった.本稿では,MRFに基づく言語解析のための,一般的で,効率よい素性選択手法を提案する.具体的には,全部分木を素性候補とし,統計的な相関性に基づき,有益な素性を選択する.英語の品詞タグ付け,英語の基本句同定を用いて有効性を検証したところ,従来手法に比べ,高精度を示した.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2003-09-29
著者
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