準最適解からの加重文脈自由文法の獲得(セッション4)
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概要
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本論文では多値分類SVMを用いた文脈自由文法の学習方法について述べる。Tsochantaridisらは構文解析で得られた構文木を多値分類SVMに与え,加重文脈自由文法(WCFG)の重みを学習する方法を提案した。多値分類SVMの記述能力は柔軟であり、WCFGを超えた精度が期待できる文法にも適用できる。我々はそのような文法の一つとしてアーク文脈自由文法(ACFG)を提案する。しかしながら、ACFGで最適解を求める手間はWCFGのそれよりも大きい。そのため、WCFGと同じ手間で求められるACFGの準最適解に適した重みの学習方法を提案する。数値実験でF値を測定したところ、提案する準最適解を使ったACFGが79.9であるのに対し、PCFGが76.6、WCFGが77.6であり、高い精度を達成できた。また、最適解を使ったACFGが79.6と同程度であったが、提案手法は短い時間で学習を終了することができた。
- 社団法人情報処理学会の論文
- 2006-03-16
著者
-
品野 勇治
東京農工大学
-
乾 伸雄
東京農工大学 共生科学技術研究部 システム情報科学部門
-
乾 伸雄
東京農工大学
-
乾 伸雄
東京農工大学大学院共生科学技術研究部
-
品野 勇治
東京農工大学大学院共生科学技術研究部
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