半教師有りクラスタリングを用いた語義数の推定と語義別用例の収集
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概要
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本論文では語義別用例の収集を目的とした半教師有りクラスタリング手法を提案する。このタスクではクラスタ数(語義数)の推定が重要であり、その点に特化した手法となっている。まず与えられた単語からその語義数(クラスタ数)を大目に見積もる。その見積もったクラスタ数を使って、用例集に対して通常のクラスタリングを行い、細かいクラスタに分割する。次にユーザからの制約を利用して、それらタラスタの統合を行う。本手法は少ない制約数で高い正解率を上げることができる。実験ではSENSEVAL2の日本語辞書タスクで利用された名詞12単語に対するデータを用いて、本手法の有効性を示した。用例間の類似度の測定方法の改良が今後の課題である。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2007-07-24
著者
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佐々木 稔
茨城大学工学部情報工学科
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佐々木 稔
茨城大学工学部
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新納 浩幸
茨城大学工学部情報工学科
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佐々木 稔
現在 茨城大学工学部情報工学科
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新納 浩幸
現在 茨城大学工学部情報工学科
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新納 浩幸
茨城大学工学部
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