HTMLの木構造を利用した条件付確率場による固有表現分類 : Wikipediaからのシソーラス半自動構築(学生セッション II)
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概要
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本稿では,Wikipedia内に出現する固有表現を獲得し,精度よく分類する手法を提案する.Wikipediaの記事に出現するアンカーテキストの単語および句は,リンク先の記事に語釈が記述されている.このWikipediaの特性を用いて,我々は,固有表現の分類問題を固有表現を表すアンカーテキストに対するラベル付与問題として定式化する.まず,アンカーテキストをノードとして定義されるグラフを構成する.次に,グラフにHTMLの構造を取り入れるため,HTMLのDOM構造に基づく3種類のエッジを導入する.このようにして構成したグラフのノードに対するラベル付与を教師あり学習器であるConditional Random Fields(CRFs)を用いて行う.しかし,構成したグラフは閉路を含むため,CRFsの正確な演算を行うことは計算量が大きく困難である.そこで,Tree-based Reparameterization(TRP)を用いて近似的に演算をおこなう手法を導入する.実施した評価実験において,提案手法が2つ組に対するSupport Vector Machinesの順次適用による手法と比較して高い精度で固有表現の分類ができたことを報告する.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2007-05-24
著者
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