Wikipediaカテゴリ階層構造の固有名詞分類実験における効果(語彙・知識獲得)

概要

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本稿では,Wikipediaの記事タイトルを機械学習手法を用いて固有名詞クラスへと分類する際にWikipediaのカテゴリ階層を分類器の素性として用いた場合の効果について報告する.ある記事タイトルに関連するWikipediaのカテゴリネットワーク情報を分類器の素性として用いるために,あるカテゴリのカテゴリ階層構造をシンプルな基準「主要カテゴリからの最短経路」によってWikipediaのカテゴリネットワークから抽出した.Wikipediaの語を関根の拡張固有名詞階層へ機械学習手法を用いて分類する実験において,得られたカテゴリ階層構造の効果を確認した.固有名詞クラスの粒度は荒いクラス分類(固有名詞階層の深さ2)と細かいクラス分類(固有名詞階層の深さ4)の2種類を用意し,荒い固有名詞分類においては7クラスおよび15クラスへと分類する実験,細かい固有名詞分類においては118クラスへと分類する実験を行った,カテゴリ階層構造を用いない場合と比較して,カテゴリ階層構造を用いた場合に,より良いF値が得られた.最良の分類器による精度はそれぞれF値91.33,F値89.68,F値84.06であった.また,カテゴリ階層構造はRecallの向上に特に効果的であり,その効果は分類先の固有名詞分類の粒度が細かくなれば減少することが分かった.
2009-01-15

Wikipediaカテゴリ階層構造の固有名詞分類実験における効果(語彙・知識獲得)

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