点予測と系列予測の2段階化による品詞推定の精度向上

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概要

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• 本論文では、点予測による形態素解析の推定結果に対して、品詞連接の傾向を用いた系列予測による品詞のリランキング手法を提案する。点予測とは、分類器の素性として対象とその周辺の文字列情報のみを用いる手法であり、この手法により高い分野適応性を実現している。しかし、点予測では品詞推定に有用な品詞連接の傾向を利用することができない。品詞連接の傾向は分野依存性が低いと考えられ、異なる分野で学習した品詞連接の傾向を利用できると考えられる。この品詞連接の傾向を用い、点予測の品詞推定結果に対してリランキングすることにより解析精度の向上を実現する。

• 2011-01-21

著者

• 森 信介

  京都大学学術情報メディアセンター

• 河原 達也

  京都大学学術情報メディアセンター

• 河原 達也

  京都大学情報学研究科

• 中田 陽介

  京都大学情報学研究科

• Neubig Graham

  京都大学情報学研究科

• 森 信介

  京都大学情報学研究科

• Neubig Graham

  Kyoto University School Of Informatics

• 河原 達也

  京都大学大学院情報学研究科

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