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J-GLOBAL ID:201202286482050130   整理番号:12A1022222

トピック情報を用いたブートストラップ法に基づく語彙獲得

Entity Set Expansion based on Bootstrapping Methods using Topic Information
著者 (6件):
資料名:
巻: 19  号:ページ: 89-106  発行年: 2012年07月06日 
JST資料番号: L3934A  ISSN: 1340-7619  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:
抄録/ポイント
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本論文ではブートストラップ法を用いた語彙獲得を行う際に,トピック情報を用いることでセマンティックドリフトを緩和し,獲得精度を向上できることを示す。獲得対象とする語を含む文書の大域的情報であるトピック情報を,統計的トピックモデルを用いて推定し,識別モデルを用いたブートストラップ法における3つの過程で利用する。1つ目は識別モデルにおける素性として,2つ目は負例生成の選択基準として,3つ目は学習データの多義性解消のために用いる。実験において,提案手法を用いることでセマンティックドリフトを軽減し,語彙の獲得精度が6.7から28.7%向上したことを示す。(著者抄録)
シソーラス用語:
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分類 (4件):
分類
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自然語処理  ,  情報加工一般  ,  システム・制御理論一般  ,  人工知能 
引用文献 (30件):
  • Bellare, K., Talukdar, P. P., Kumaran, G., Pereira, F., Liberman, M., McCallum, A., and Dredze, M. (2006).“Lightly-supervised attribute extraction.” In Proceedings of the Advances in Neural Information Processing Systems Workshop on Machine Learning for Web Search.
  • Blei, D. M., Ng, A. Y., and Jordan, M. I. (2003).“Latent dirichlet allocation.” The Journal of Machine Learning Research, 3, pp. 993窶錀1022.
  • Cohn, D. and Chang, H. (2000).“Learning to probabilistically identify authoritative documents.” In Proceedings of the 17th International Conference on Machine Learning, pp. 167窶錀174.
  • Fuchi, T. and Takagi, S. (1998).“Japanese morphological analyzer using word co-occurrence-JTAG.” In Proceedings of the 36th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and 17th International Conference on Computational Linguistics, pp. 409窶錀413.
  • Griffiths, T. L. and Steyvers, M. (2004).“Finding scientific topics.” Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 101 Suppl (Suppl 1), pp. 5228窶錀5235.
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タイトルに関連する用語 (3件):
タイトルに関連する用語
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