WEKO3
アイテム
uLSIFを用いた事例への重み付けによる語彙曖昧性解消の領域適応
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/102682
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/102682b351a4d4-2840-4383-9e10-626d67703630
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-NL14218002.pdf (849.8 kB)
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Copyright (c) 2014 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2014-08-25 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | uLSIFを用いた事例への重み付けによる語彙曖昧性解消の領域適応 | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | 構文解析・構造解析 | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 茨城大学工学部情報工学科 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 茨城大学工学部情報工学科 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 茨城大学工学部情報工学科 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 茨城大学工学部情報工学科 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Ibaraki University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Ibaraki University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Ibaraki University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Ibaraki University | ||||||||
| 著者名 |
新納, 浩幸
× 新納, 浩幸
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| 著者名(英) |
Hiroyuki, Shinnou
× Hiroyuki, Shinnou
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 本論文では語義曖昧性解消の教師なし領域適応の問題に対して，ソース領域の訓練事例に重みをつけた重み付き学習を利用する．事例の重みを算出するために，ターゲット領域に対するソース領域の確率密度比を直接モデル化する uLSIF を用いる．また uLSIF では，通常，基底関数にガウスカーネルを利用するが，本論文では線形カーネルを利用する．また重み付き学習では，通常，ロジスティック回帰や最大エントロピー法を用いるが，ここでは SVM を利用する．その上で確率密度比が極端に小さい，あるいは大きい事例のみに重みを与える方法を提案する． | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AN10115061 | |||||||
| 書誌情報 |
研究報告自然言語処理（NL） 巻 2014-NL-218, 号 2, p. 1-8, 発行日 2014-08-25 |
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| Notice | ||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||
| 出版者 | ||||||||
| 言語 | ja | |||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||
