PCFGと分岐HMMを用いた構文解析(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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本論文では、構文木の生成モデルである分岐HMMという確率モデルを定義し、構文解析済みのコーパスを訓練データとしたEMアルゴリズムを用いて分岐HMMのパラメータ推定を行うことで、詳細化されたCFG規則を自動的に学習する手法を提案する。また、PCFGを用いて得た複数の解析候補を分岐HMMによってリランキングする実験を行い,分岐HMMの学習によって自動的に得た詳細化されたCFG規則が構文解析の精度を向上させることを確かめた。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2004-09-16
著者
-
宮尾 祐介
東京大学大学院情報学環
-
辻井 潤一
東京大学大学院情報学環
-
松崎 拓也
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
宮尾 祐介
東京大学情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻
-
辻井 潤一
東京大学大学院情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻
-
辻井 潤一
京都大学
-
辻井 潤一
東京大学理学部情報科学科
-
辻井 潤一
東京大学
-
辻井 潤一
Crest Japan Science And Technology Corporation:graduate School Of Information Science And Technology
-
辻井 潤一
東京大学大学院情報理工学系研究科
-
辻井 潤一
東京大学大学院情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻|マンチェスター大学情報学研究科|英国国立テキストマニングセンター
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