機械学習に基づく決定性の中国語依存構造解析器(文構造解析)(テーマ:「Webマイニングによる情報活動と自然言語処理」その他一般)
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概要
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本研究では、機械学習に基づく決定性の中国語依存構造解析器を実装する。依存構造解析アルゴリズムとして山田モデルとNivreモデルを用いて実装し、構造を判別する機械学習器として最大エントロピー法とSVM法を用いた。本稿では、CKIP treebankを用いて各モデルの有効性について比較検証する。実験結果によると、Nivreモデルは山田モデルで残されている曖昧性を解決できる。その他、中国語に存在する多様な複合名詞問題に対して、chunkerを用いた複合名詞抽出による精度向上についても検討する。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2004-09-16
著者
-
松本 裕治
奈良先端科学技術大学院大学
-
浅原 正幸
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
浅原 正幸
奈良先端科学技術大学院大学
-
鄭 育昌
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
CHENG Yuchang
Graduate School of Information Science Nara Institute of Science and Technology
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