文レベルの大域的な素性を用いた依存構造解析
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
本稿では,文レベルの大域的な素性を用いた依存構造解析の手法を提案する.多くの既存の統計的依存構造解析手法では,文中の各単語の依存関係は互いに独立であると仮定しており,複数の単語の係り先を考慮するような文レベルの大域的な素性を利用することができないという問題があった.本稿では,依存構造木全体をモデル化する確率分布を考え,ギブスサンプリングを用いて効率的に依存構造解析を行う手法を提案する.提案手法では,依存構造木中の兄弟ノードに関する関係や,子ノードと祖父母ノードに関する関係のような,任意の文レベルの大域的な素性を利用することができる.5つの言語のコーパスを用いて実験を行った結果,提案手法は既存手法と比較して同程度以上の高い解析精度を持つことを確認した.
- 2008-11-15
著者
関連論文
- 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)
- 隠れ変数を持つ条件付き確率場による依存構造木の評価極性分類 (言語理解とコミュニケーション)
- 隠れ変数を持つ条件付き確率場による依存構造木の評価極性分類
- E-001 Web文書からの主観的・客観的評価表現の抽出(自然言語・音声・音楽,一般論文)
- 文レベルの大域的な素性を用いた依存構造解析