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J-GLOBAL ID：201102201099715001   整理番号：11A0296110

新たな弱教師付き型分類手法Bautext

Bautext as a New Minimally Supervised Classification Technique

著者 (10件)： THAO Nguyen Pham Thanh (電通大 大学院電気通信学研究科) ,  THAO Nguyen Pham Thanh (楽天技術研) ,  岡部誠 (JST-さきがけ) ,  岡部誠 (電通大 情報理工) ,  尾内理紀夫 (電通大 電気通信) ,  尾内理紀夫 (電通大 大学院情報理工学研究科) ,  林貴宏 (新潟大 工) ,  西岡悠平 (楽天技術研) ,  竹中孝真 (楽天技術研) ,  森正弥 (楽天技術研)
資料名： 情報処理学会論文誌ジャーナル(CD-ROM)  (情報処理学会論文誌 論文誌ジャーナル(CD-ROM))
巻： 52  号： 1  ページ： 269-283  発行年： 2011年01月15日 
JST資料番号： Z0778B  ISSN： 1882-7837  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本稿では,web上の大量のレビュー情報を要約する際の基盤技術として,単語を意味的カテゴリに分類するための手法,Bautextを提案し評価する。Bautextは弱教師付き手法であり,係り受け関係と相互情報量に基づいた名詞・名詞句のカテゴリ分類を行う。Bautextの特徴は以下の4つである。1)既存のブートストラッピング法等は,性能が多数のパラメータに依存するため,ユーザは良い分類精度を得るためのパラメータ設定を試行錯誤して見つける必要があった(小町ら,2010)。一方,Bautextにおいてはユーザは多数のパラメータ設定をする必要がなく,少数の種語を与え,各カテゴリと単語の関連度(配属スコア)を計算することにより,漸次種語を増加させ,分類を自動化させている。2)既存のブートストラッピング法では,反復ごとに多数のカテゴリが1つの単語を獲得しようとするときに再度評価のステップがあった。一方,Bautextにおいては,各カテゴリが独立な特徴語集合を持ち,それをもとに各カテゴリへの単語の配属スコアを計算し,最大スコアのカテゴリが単語を獲得することでこの再度評価のステップをなくした。そのため,ブートストラッピング法と比べて高速な分類アルゴリズムとなっている。3)既存のブートストラッピング法では意味ドリフトという課題がある。意味ドリフトの原因は,反復処理の過程において,新しい単語を獲得するために使われる抽出パターン数が定数個であるため,以前の各反復で抽出できた適切な抽出パターンの影響が消されることにあると考えられる。これに対して,Bautextでは,各カテゴリが,独立な特徴語集合に今まで抽出できた適切な特徴語(抽出パータンと同じ役割)を保存することと反復ごとに分類対象の単語をランダムに選択させることにより,意味ドリフトを制御する効果が期待できる。4)目的の分類カテゴリに加えて「その他」カテゴリを導入することで,本来評価対象となりえない単語が「その他」カテゴリに移動し,目的の分類カテゴリの適合率が向上するという特徴がある。評価実験では,まず「その他」カテゴリの導入効果を確認した。...(著者抄録)

シソーラス用語： *教師つき学習 ,  *自動分類 ,  Web【情報システム】 ,  単語 ,  *カテゴリー ,  *意味論 ,  パラメタリゼーション ,  高速アルゴリズム ,  特徴抽出 ,  用語 ,  比率 ,  評価試験 ,  *意味解析
準シソーラス用語： *意味的カテゴリー ,  適合率 ,  特徴語

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  情報加工一般  (AC05010A) ,  自然語処理  (JE06000L)

引用文献 (27件)：

• Riloff, E. and Shepherd, J.: A Corpus-Based Approach for Building Semantic Lexicons, Proc. Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP)(1997).
• Schapire, R. E. and Singer, Y.: Improved Boosting Algorithms Using Confidencerated Predictions, Proc. Annual Conference on Computational Learning Theory (1998).
• Roark, B. and Charniak, E.: Noun-phrase Cooccurrence Statistics for Semiautomatic Semantic Lexicon Construction, Proc. Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL)(1998).
• Jones, R., McCallum, A., Nigam, K. and Riloff, E.: Bootstrapping for Text Learning Tasks, Proc. Workshop on Text Mining Foundations, Techniques and Applications (1999).
• Riloff, E. and Jones, R.: Learning Dictionaries for Information Extraction by Multi-Level Bootstrapping, Proc. National Conference on Artificial Intelligence (AAAI)(1999).

タイトルに関連する用語 (3件)： 教師 ,  分類 ,  手法