部分的かつ曖昧なラベル付き構造データからのマルコフ条件付確率場の学習(情報抽出・ラベル付与)

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概要

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• コーパスのアノテーション作業では、重要な部分のみへのラベル付与が効率的であり,また一部のラベルが一つに決定できずラベルの曖昧性が残ってしまうことが発生する.本研究では,このような部分的かつ曖昧なラベルが付与された学習データを使用してマルコフ条件付確率場を学習する方法を提案する.日本語単語境界認識の分野適応における部分的アノテーションと英語品詞タグ付けデータに存在する曖昧なアノテーションに対して実験を行い,本手法の有効性を検証した.

• 社団法人情報処理学会の論文
• 2007-11-19

著者

• 坪井 祐太

  日本アイ・ビー・エム(株)

• 森 信介

  京都大学

• 鹿島 久嗣

  東京大学

• 松本 裕治

  奈良先端科学技術大学院大学

• 鹿島 久嗣

  日本アイ・ビー・エム株式会社

• 小田 裕樹

  奈良先端科学技術大学院大学

• 鹿島 久嗣

  日本アイ・ビー・エム(株)東京基礎研究所

• 鹿島 久嗣

  日本ibm 東京基礎研究所

• 小田 裕樹

  京都大学学術情報メディアセンター

• 鹿島 久嗣

  京都大学大学院情報学研究科

• 鹿島 久嗣

  東京大学大学院情報理工学系研究科:jstさきがけ「知の創生と情報社会」研究領域

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