特許
J-GLOBAL ID：200903023917374487
最大エントロピーモデル生成方法および装置ならびにそれを用いた自然言語処理方法および装置
発明者：
,
出願人/特許権者：
代理人 (1件)：
曾我 道照 (外6名)
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2001-279640
公開番号（公開出願番号）：特開2002-373163
出願日： 2001年09月14日
公開日（公表日）： 2002年12月26日
要約：
【要約】【課題】 無効な素性関数を除外して有効な素性関数を選択し、モデル生成時間を削減し且つ高精度化した最大エントロピーモデル生成方法を得る。【解決手段】 現行モデルに初期値を設定するステップS1、素性関数の集合を候補集合として設定するステップS2、候補集合に含まれる素性関数の観測確率と現行モデルによる素性関数の推定確率とを比較して、候補集合から除外すべき素性関数を決定するステップS3、除外すべき素性関数を除外した候補集合に含まれる素性関数を、現行モデルが有する素性関数の集合にそれぞれ追加し、最大エントロピーモデルのパラメータを計算して新しいモデルを複数生成するステップS4、各モデルを用いて学習データの尤度を計算し、尤度に基づいて決定されたモデルを用いて現行モデルを置換するステップS5を含む。
請求項（抜粋）：
現行モデルに初期値を設定する第1のステップと、あらかじめ定められた素性関数の集合を候補集合として設定する第2のステップと、前記候補集合に含まれる各素性関数の観測確率と、前記現行モデルによる素性関数の推定確率とを比較して、前記候補集合から除外すべき素性関数を決定する第3のステップと、前記除外すべき素性関数が除外された後の候補集合に含まれる各素性関数を、前記現行モデルが有する素性関数の集合にそれぞれ追加し、最大エントロピーモデルのパラメータを計算することにより、新しいモデルを複数生成する第4のステップと、前記第4のステップにより生成された各モデルを用いて学習データの尤度を計算し、尤度に基づいて決定されたモデルを用いて前記現行モデルを置換する第5のステップとを備え、前記第2のステップから前記第5のステップまでの処理を繰り返すことにより最大エントロピーモデルを生成することを特徴とする最大エントロピーモデル生成方法。
Fターム (3件)：
5B091AA15
, 5B091CA12
, 5B091EA24
