系列ラベリングの多層化(IBIS2010(情報論的学習理論ワークショップ))
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概要
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系列ラベリングには自然言語処理を始めとして幅広い応用分野がある.実用的なタスクにおいては,複数の系列ラベリングを段階的に適用する必要が生じる場合が多い.本発表では,各段階の系列ラベリングにおける素性に前段階の系列ラベリングの解析結果の周辺尤度を反映させると同時に,各段階の確率モデルの最適化において前段階のモデルパラメタを同時に最適化する手法を提案し,実用的なタスクにおける性能実験を紹介する.
- 2010-10-28
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