係り受け解析器の部分解析精度評価とその利用(形態素・係り受け解析・感情)
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概要
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本稿ではSVMに基づく3種類の日本語係り受け解析器(Shift-Reduceモデル,Cascaded Chunkingモデル,トーナメントモデル)の部分解析精度の評価を行う.まず,SVMの出力する分離平面からの距離をスコアとみなし,このスコアと部分解析精度と関連を調査する.次にSVMのスコアに基づき,被覆率-正解率曲線を調査した.京大コーパスを用いた実験結果では,トーナメントモデルによる手法が最も高性能であり,SVMのスコア順に係り受け関係を選択することで99%の正解率で60%の被覆率を達成できることがわかった.この結果に基づき,SVMのスコアを用いた日本語係り受け解析器の能動学習の予備実験を行った.予備実験結果により,人手によるタグ付けコストを削減しながら,高性能な係り受け解析器を構築できることが確認された.
- 2009-01-15
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
-
岩立 将和
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
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浅原 正幸
奈良先端科学技術大学院大学
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岩立 将和
奈良先端科学技術大学院大学
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