事例の重み付けに基づく自動獲得されたコーパスの効果的な利用法と評価極性分類への応用(「ユニバーサルコミュニケーションを実現するための言語処理技術」シンポジウム)
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概要
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本稿では,自動獲得されたラベル付きデータを利用して,統計的な分類器に基づく評価極性分類の精度を改善させる方法について述べる.正解ラベルの付与された訓練データは機械学習に基づく自然言語処理を行う上で非常に重要であり,これまでにラベル付きデータを自動的に収集する方法がいくつか提案されている.しかしながらそのようなデータは誤りを含んでいる可能性があるため,訓練データとして直接利用するには適さない可能性がある.そこでこの問題に対処するために,ラベルの確信度により事例の重み付けを行う方法を提案する.実験の結果,提案手法を用いて自動獲得されたラベル付きデータを利用することにより,評価極性分類の精度を向上させることができた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2009-01-19
著者
-
乾 健太郎
情報通信研究機構
-
黒橋 禎夫
情報通信研究機構
-
乾 健太郎
奈良先端科学技術大学院大学
-
黒橋 禎夫
京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻
-
乾 健太郎
東北大学大学院情報科学研究科:奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
乾 健太郎
情報通信研究機構|東北大学大学院情報科学研究科
-
中川 哲治
情報通信研究機構
-
黒橋 禎夫
情報通信研究機構|京都大学
-
黒橋 禎夫
京都大学
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