終端記号の部分集合と最小記述長原理を用いた文法学習(一般,ヒューマンインタラクションとパターン認識・メディア解理・言語理解,一般)
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概要
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自然言語の構文解析に用いられている確率文脈自由文法は,映像による人物の行動解析にも使われており,その有効性が報告されている.しかしながら,文書の単語列とは異なり,映像から得られる人物行動の記号列には多くのノイズが含まれているため,行動文法の学習が困難になる.したがって,高精度の文法学習を行うためには,ノイズ記号を除外した終端記号集合を特定する必要がある.そこで本研究では,最小記述長原理にもとづき,ノイズを除外した終端記号集合とそれに伴う文法の獲得手法を提案する.提案手法では,終端記号の全組合せを評価し,各々の部分集合の下で得られた文法の複雑さと観測データの記号列尤度とのトレードオフを定量化する.これにより,評価値の高い終端記号集合と文法の候補を特定することができ,記号列に含まれるノイズを除去しつつ行動文法の基本構造の獲得を可能とする.シミュレーションデータを用いた実験により、提案手法の有効性を示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-10-12
著者
-
佐藤 洋一
東京大学生産技術研究所
-
杉本 晃宏
国立情報学研究所
-
佐藤 洋一
東京大学 生産技術研究所
-
杉本 晃宏
National Institute Of Informatics
-
木谷(クリス) 真実
東京大学 生産技術研究所
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