統計的文法獲得モデルのための擬似部分木ブロック化サンプリング法
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概要
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自然言語処理分野における統計的文法獲得では,確率文法モデルの学習にGibbsサンプリング法が広く用いられている.しかしながら,木構造データを扱う場合には,Gibbsサンプリング法のように変数の値を1つずつ順番に更新していく方法では局所解にとどまりやすく,十分に尤度の高い解を得られないという問題がある.この問題を解決するために,我々は新たな部分木の擬似ブロック化サンプリング法を提案する.本手法は,データ中に現れる共通の部分木をまとめてブロック化し,ブロックに含まれる変数の同時分布からサンプリングを行う.さらに,その部分木ブロック化サンプラを従来のマルコフ連鎖モンテカルロ法と組み合わせて交互に実行することによって,より尤度の高い文法規則を効率良く探索できる.ただし,本手法は,文法規則の事後分布を均衡分布とする正確なマルコフ連鎖からのサンプラを構成するものではなく,その近似分布に基づく推論となるため,擬似ブロック化サンプリング法と称する.シンボル細分化文脈自由文法を用いて統計的文法獲得の実験を行ったところ,提案手法は既存手法よりも尤度の高い文法規則が獲得できることを確認した.
- 2014-03-28
著者
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