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J-GLOBAL ID:201902227973464396   整理番号:19A1542281

陰的否定的証拠が重みづけ文脈自由文法帰納を改善する方法【JST・京大機械翻訳】

How Implicit Negative Evidence Improve Weighted Context-Free Grammar Induction
著者 (2件):
資料名:
巻: 11509  ページ: 595-606  発行年: 2019年 
JST資料番号: H0078D  ISSN: 0302-9743  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: ドイツ (DEU)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
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確率的文脈自由文法(PCFG)または一般的に重み付き文脈自由文法(WCFG)は,特に統計的自然言語構文解析または生物学的モデリングにおいて,構文パターンマッチングの多くの分野で広く使用されている。文脈自由文法規則の固定集合に対して,そのルールの確率を,期待値最大化法の特別な場合である,インサイドアウトサイドアルゴリズム(IO)を用いて推定することができる。IOアルゴリズムは,与えられたデータにおける正の例のみを意味する。本論文では,陰的な正および負の証拠に対する確率的パラメータを推定するための修正IOアルゴリズムを提案した。著者らは,同時推定ベースの方法が,Recallの損失なしで,精度の観点から標準的なIOアルゴリズムより優れていることを実証した。Copyright 2019 Springer Nature Switzerland AG Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
分子・遺伝情報処理  ,  人工知能 
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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