推移律を考慮した機械学習手法による時間的順序関係推定(解析・抽出)
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概要
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本稿では,英文の新聞記事における時間表現と事象表現を対象として,その時間的な順序関係の推定を機械学習手法を利用して行う手法について述べる.従来より,時間順序関係の推定は多値分類問題の一つとして定義付けられてきたが,学習に必要な素性が明確とは言えず,学習データとして利用できる言語資源も限られているため,十分な精度が得られていないのが現状である.本研究の主旨は,TempEvalで行われた3種類タスクについて再考し,全体の精度を向上させることにある.そのための工夫として,3つのタスク間の関連性に着目し,その関連性を推移律として捉えて新たな学習素性を作り出す手法を考案した.この手法によって得られた結果をTempEvalの最終結果と比較・考察し,素性の有効性を示す.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2008-09-17
著者
-
松本 裕治
奈良先端科学技術大学院大学
-
浅原 正幸
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
吉川 克正
奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科
-
浅原 正幸
奈良先端科学技術大学院大学
-
吉川 克正
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
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