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J-GLOBAL ID：201202232667347748   整理番号：12A1663099

ベイズ決定理論にもとづく階層Nグラムを用いた最適予測法

An optimal prediction method using hierarchical N-gram based on Bayes decision theory

著者 (3件)： 末永高志 (NTTデータ 技術開発本部) ,  末永高志 (早稲田大 基幹理工) ,  松嶋敏泰 (早稲田大 基幹理工)
資料名： 情報処理学会研究報告(CD-ROM)
巻： 2012  号： 3  ページ： ROMBUNNO.MPS-90,NO.8  発行年： 2012年10月15日 
JST資料番号： Z0031C  ISSN： 2186-2583  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： ユーザ入力をもとにシステムが予測し候補を提示する文書作成支援技術が普及している。この応用を想定し,自然文を構成する単語の生起モデルとして広く使われている,Nグラムモデルにもとづいた単語の予測法を検討する。Nグラムモデルは,ある単語が生起する確率が直前のN-1個の単語列に依存するモデルで学習データをもとに構築される。このデータは,単語列を構成する単語の組み合わせが膨大なため一般的には疎となる。モデル構築においては,高次のモデルを低次のモデルで補間するための,混合分布の仮定や,極少数にしか出現しない単語列の出現回数の割引といった方式が提案されてきた。これらの方式は,モデルのパラメータ推定が目的で単語の予測誤りに対する考慮がされていない。本稿では,単語の予測誤りに対して,ベイズ決定理論をもとに考察を行い,誤り率がベイズ基準のもとで最小となる階層Nグラム予測法を示す。更に,実データによる実験を行い,提案法が単語予測に有効であることを示す。(著者抄録)

シソーラス用語： *言語モデル ,  作業 ,  *Bayes推定 ,  決定理論 ,  *自然言語処理 ,  単語 ,  機械学習 ,  補完 ,  パラメータ推定 ,  予測技法 ,  誤り率 ,  評価試験 ,  最適化手法
準シソーラス用語： *Nグラム ,  *自然言語生成 ,  文書作成

分類 (3件)： 情報加工一般  (AC05010A) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (4件)： 決定理論 ,  階層 ,  Nグラム ,  最適予測