偽似訓練データを用いた語義曖昧性解消の改善(多義性解消)(言語理解とコミュニケーション)
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概要
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この論文は、語義曖昧性解消性能を改善する方法を提案する。教師付分類器の特徴スペースを、語義が付けられたサンプルおよび偽似訓練データの両方からの特徴を組み合わせることにより拡張する。偽似訓練データを自動的に集めることができる方法を提案し、特徴スペースが十分に大きな規模まで拡張することができることを示す。また、語義が付けられたサンプル中に見えない単語の確率は偽似訓練データ中のその頻度によって平滑されるので、見えない特徴を区別することが出来る。実験は、この方法によってもたらされた著しい改善を示した。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-10-31
著者
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