機械学習のための組み合わせ素性の選択基準について(分類、クラスタリング, 機械学習)(言語理解とコミュニケーション)
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概要
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固有表現抽出、重要文抽出、係り受け解析など、さまざまな自然言語処理タスクにおいて、機械学習が用いられるようになってきている。現在は人間が試行錯誤で素性を決めているが、PrefixSpanで頻出する単語パターンを自動的に見つけたり、TidalSMPで素性の有用な組み合わせを見つけることも可能である。しかし、単純に統計量で求めた組み合わせは無駄が多く、そのままでは十分なパフォーマンスを発揮できない。そこで冗長性を考慮した簡単なリランキングによって精度が向上することを、重要文抽出と英語係り受け解析のタスクで示す。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-10-30
著者
-
鈴木 潤
日本電信電話株式会社 Nttコミュニケーション科学基礎研究所
-
磯崎 秀樹
日本電信電話(株)NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
平尾 努
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
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磯崎 秀樹
日本電信電話株式会社 Nttコミュニケーション科学基礎研究所
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磯崎 秀樹
日本電信電話株式会社 Ntt コミュニケーション科学基礎研究所
-
鈴木 潤
日本電信電話株式会社 Ntt コミュニケーション科学基礎研究所
-
平尾 努
日本電信電話株式会社 Ntt コミュニケーション科学基礎研究所
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