NLP2000-23 / NC2000-17 モジュール型ニューラルネットによる品詞の曖昧性解消
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概要
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ニューラルネットを用いた品詞曖昧性解消(品詞タグ付け)システムはすでに馬らにより提案されてきた.システムは, 数万オーダーの多品詞語を持つ小規摸タイ語コーパスを用いて学習することによって, 品詞タグ付けの主要手法とされてきた隠れマルコフモデルよりはるかに高い精度で未学習データをタグ付けすることができた.しかしながら, 用いた3層パーセプトロンはその収束性の問題から, このような小規模データの学習においても収束が遅く学習精度が低かった.そのため, 学習回数や学習データを増やしても, それ以上精度向上を図るのは難しい.本研究では, この問題を解決するために, 品詞タグ付けシステムに, 呂らが提案したモジュール型ニューラルネットを用いた.新しいシステムは, 複雑かつ大規模な品詞タグ付け問題を複数のより簡単で小規模な問題に分割して解くため, 収束性の問題がなく, 品詞タグ付け問題をより速くより高精度で学習することができた.その結果, 同じ学習データを用いながら学習精度を上げること, さらにはより大規模なデータを用いて学習することが可能となり, 品詞タグ付けのさらなる精度向上が可能となった.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-06-15
著者
-
井佐原 均
通信総合研究所けいはんな情報通信融合研究センター
-
馬 青
龍谷大学
-
市川 道教
理化学研究所脳科学総合研究センターブレインウェイ(脳道)グループ
-
市川 道教
理化学研究所脳科学総合研究センター
-
馬 青
郵政省通信総合研究所
-
井佐原 均
郵政省通信総合研究所関西先端研究センター知的機能研究室
-
井佐原 均
郵政省 通信総合研究所 関西先端研究センター
-
呂 宝糧
理化学研究所脳科学総合研究センター
-
呂 宝糧
理化学研究所バイオ・ミメティックコントロール研究センター
-
市川 道教
理化学研究所 脳科学総合研究センター 脳創成デバイス研究チーム
-
井佐原 均
郵政省通信総合研究所
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