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J-GLOBAL ID：201702227151858323   整理番号：17A1311732

改良DE-Trainingアルゴリズムに基づく中国語の多言語表現抽出【JST・京大機械翻訳】

Chinese Multi-word Expression Extraction Based Improved DE-Tri-Training Algorithm

著者 (6件)： Liang Yinghong (金陵科技学院軟件工程学院,南京,211169) ,  Tan Hongye (山西大学計算机与信息技術学院,太原,030006) ,  Xian Xuefeng (蘇州市職業大学計算机工程学院,蘇州,215104) ,  Huang Dandan (金陵科技学院軟件工程学院,南京,211169) ,  Qian Haizhong (金陵科技学院軟件工程学院,南京,211169) ,  Chen Chunze (金陵科技学院軟件工程学院,南京,211169)
資料名： Shuju Caiji yu Chuli  (Shuju Caiji yu Chuli)
巻： 32  号： 1  ページ： 141-148  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1502A  ISSN： 1004-9037  CODEN： SCYCE4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 多言語表現の認識誤りは多くの自然言語処理タスクに不利な影響を与えるが,DE-Triraing半教師つきクラスタリングアルゴリズムはクラスタリングの初期に指導情報を使用し,より良い抽出結果を得ることができる。本論文では、中心語の拡張に基づく初期クラスタリングセンターの確定方法と指導情報に基づく一致性の協同学習データの浄化方法を採用し、半教師つき策略の中国語多言語の抽出を提案し、クラスタリングアルゴリズムの中後期にも指導の情報を加え、分類器は正確な標識情報を用いて訓練を行うことができる。DE-Triiningアルゴリズムとの比較実験により,改良DE-Triiningアルゴリズムにより得られた中国語の多語表現抽出結果は元のアルゴリズムより優れており,改良DE-Triiningアルゴリズムの有効性を検証した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 自然言語処理 ,  *アルゴリズム ,  *中国語 ,  類似性 ,  比較試験
準シソーラス用語： クラスタリングアルゴリズム ,  協調学習 ,  半教師付きクラスタリング ,  *多言語 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： multi-word expression ,  semi-supervised ,  tri-training

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： アルゴリズム ,  中国語 ,  言語表現