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J-GLOBAL ID：201002275362821802   Reference number：10A0066316

An AdaBoost Using a Weak-Learner Generating Several Weak-Hypotheses for Large Training Data of Natural Language Processing

大規模自然言語処理学習データのための複数弱仮説を生成する弱学習器を用いるAdaBoost手法

Author (3)： IWAKURA TOMOYA ((株)富士通研究所) ,  OKAMOTO SEISHI ((株)富士通研究所) ,  ASAKAWA KAZUO ((株)富士通研究所)
Material： 電気学会論文誌 C  (IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems)
Volume： 130  Issue： 1  Page： 83-91 (J-STAGE)  Publication year： 2010 
JST Material Number： S0810A  ISSN： 0385-4221  Document type： Article
Article type： 原著論文  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： *automatic language processing ,  data ,  abduction ,  learning algorithm ,  time ,  machine learning ,  error(measure) ,  degree ,  convergence ,  performance evaluation ,  English ,  marker ,  syntactic analysis ,  support vector machine ,  comparative test ,  accuracy
Semi thesaurus term： learning data ,  *AdaBoost ,  learning time ,  certainty factor ,  part of speech tagging ,  chunking ,  estimated accuracy

JST classification (2)： Natural language processing  (JE06000L) ,  Artificial intelligence  (JE08000Z)

Reference (26)：

• (1) R. Ando and T. Zhang: “A high-performance semi-supervised learning method for text chunking”, In Proc. of ACL '05, pp. 1-9 (2005)
• (2) X. Carreras, L. Màrques, and L. Padró: “Named entity extraction using adaboost”, In Proc. of CoNLL-2002, pp. 167-170 (2002)
• (3) M. Collins: “Discriminative training methods for Hidden Markov Models: theory and experiments with perceptron algorithms”, In Proc. of EMNLP '02, pp. 1-8 (2002)
• (4) M. Collins and T. Koo: “Discriminative reranking for natural language parsing”, Comput. Linguist., Vol. 31, No. 1, pp. 25-70 (2005)
• (5) H. Daumé III and D. Marcu: “Learning as search optimization: Approximate large margin methods for structured prediction”, In Proc. of ICML '05, pp. 169-176 (2005)

Terms in the title (7)： 大規模 ,  自然言語処理 ,  学習データ ,  仮説 ,  学習 ,  AdaBoost ,  手法