Co-STAR:上位下位関係獲得のための共訓練アルゴリズム
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概要
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本論文では,構造化されたテキストと構造化されていないテキストを情報源として,単語間の上位下位関係を高精度に獲得する共訓練アルゴリズムCo-STAR(Co-training Style Algorithm for hyponymy Relation acquisition)を提案する.Co-STARにおける2つの独立な上位下位関係の獲得処理は各々のテキストから抽出した異なる手がかりを利用し,得られた知識を交換することにより共訓練を行う.従来の共訓練とは異なり,Co-STARは2つの異なる情報源の共通するインスタンスから効果的な学習データを獲得することで,精度の向上を実現する.実験では,構造化テキストとして日本語のWikipediaを,非構造化テキストとして5,000万のWebページを対象とし,大規模な上位下位関係獲得の処理を行い,Co-STARの有効性を示した.また,Co-STARはノイズの含まれる学習データを利用した場合でも頑健に動作することを確認した.
- 2011-12-15
著者
-
山田 一郎
NHK放送技術研究所
-
山田 一郎
独立行政法人情報通信研究機構
-
湯山 一郎
NHK放送技術研究所
-
山田 一郎
NHK 放送技術研究所
-
橋本 力
情報通信研究機構
-
鳥澤 健太郎
独立行政法人情報通信研究機構
-
山田 一郎
情報通信研究機構|NHK放送技術研究所
-
山田 一郎
Nhk名古屋放送局
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