Particle Filterによる文脈の動的ベイズ推定(意味(言語モデル・文書分類))
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概要
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文脈をとらえる長距離言語モデルの研究において, これまで, 必要な文脈長の問題はあまり議論されることがなく, 単純に文書の先頭から用いるなどの方法が行われてきた.本論文はこれに対し, 文脈の変化に対する明示的な確率的生成モデルを与え, 話題の変化とその速度をとらえ, 必要な文脈長を自動的に選択することのできるベイズ言語モデルを提案する.提案法はTEXT TILINGの確率化ともとらえることができ, 非線型フィルタであるParticle Filterによって解かれる.BNCコーパスでの実験により, 単純な履歴を用いる従来のベイズ言語モデルに対して, 高い性能を示した.
- 2005-01-11
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