機械学習を用いた日本語複合辞のチャンキング(抽出, 言い換え)
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概要
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本稿では, Support Vector Machine(SVM)を用いたチャンカーYamChaを利用して, 日本語複合辞の検出器を学習し, その性能評価を行った.SVMは従来からある学習モデルと比較して, 入力次元数に依存しない高い汎化能力を持ち, Kernel関数を導入することで効率良く素性の組合わせを考慮しながら分類問題を学習することが可能である.SVMを日本語複合辞の検出に適用し, 実際のタグ付きデータを用いて解析を行った結果, 日本語複合辞を構成している形態素の数の情報, 形態素の日本語複合辞における位置情報を考慮した場合, 交差検定によりF値で約94という高精度の結果が得られた.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2005-11-21
著者
-
佐藤 理史
名古屋大学大学院工学研究科
-
佐藤 理史
北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
宇津呂 武仁
京大
-
土屋 雅稔
豊橋技術科学大学情報メディア基盤センター
-
内元 清貴
情報通信研究機構
-
井佐原 均
情報通信研究機構
-
宇津呂 武仁
筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
佐藤 理史
名古屋大 大学院工学研究科
-
井佐原 均
独立行政法人 情報通信研究機構
-
佐藤 理史
京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻:科学技術振興事業団さきがけ研究21「情報と知」領域グループ
-
佐藤 理史
京都大学
-
注連 隆夫
京都大学大学院 情報学研究科
-
高木 俊宏
京都大学大学院情報学研究科
-
佐藤 理史
名古屋大学大学院工学研究科電子情報システム専攻
-
宇津呂 武仁
筑波大 大学院システム情報工学研究科
-
高木 俊宏
京都大学工学部
-
宇津呂 武仁
京都大学大学院情報学研究科
-
注連 隆夫
京都大学大学院情報学研究科
-
土屋 雅稔
豊橋技術科学大学 情報メディア基盤センター
-
佐藤 理史
名古屋大学大学院 工学研究科 電子情報システム専攻
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