半教師あり語義曖昧性解消のためのグラフスパース化

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概要

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語義曖昧性解消の技術は,機械翻訳における訳語選択や情報検索における語義付きのインデキシングなどの様々な応用が期待されている.一方で,グラフに基づく分類問題に対する手法において,グラフの構築方法は重要であることが報告されており,b-マッチンググラフによる新しいグラフスパース化を用いた構築方法が提案されている.語義曖昧性解消タスクにおけるグラフを用いた既存の研究では,グラフスパース化について注目した研究はない.グラフスパース化の方法と語義の分類手法の組み合わせを比較実験することで,b-マッチンググラフによるグラフスパース化が語義曖昧性解消タスクにおいて有用であることを示す.また,グラフに対してクラスタ仮説を満たす程度を量る尺度を導入することで,b-マッチンググラフが k-近傍グラフと比較して,よりクラスタ仮説を満たしていることを示した.
2010-05-20

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