ギブスサンプリングを用いた係り受け解析

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2007-05-24
• タイトル: ギブスサンプリングを用いた係り受け解析
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Dependency Parsing using Gibbs Sampling
• 言語: jpn
• 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: 沖電気工業株式会社
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Oki Electric Industry Co., Ltd.
• 著者名: 中川, 哲治
• 著者名(英): Tetsuji, Nakagawa
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本稿では，ギブスサンプリングを用いた係り受け解析手法を提案する．既存の解析手法ではしばしば変数間に独立性を仮定しており，利用可能な素性が限られているという問題があった．提案手法では，依存構造木全体をモデル化する確率分布を考えることで，依存構造木中の兄弟ノードに関する関係や，子ノードと祖父母ノードに関する関係などの，文中の任意の素性を利用することができる．複数のコーパスで実験を行った結果，提案手法は既存手法と比較して同程度以上の解析精度を持つことを確認した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In this paper, we present a method for dependency parsing with Gibbs sampling.Existing methods for dependency parsing often assume independence among variables, and have limitations in available features.Our method uses a probabilistic model of a whole dependency tree, and allows us to use arbitrary features in a dependency tree, which include relations between sibling nodes and relations between a child and its grandparent nodes.Experimental results on multiple corpora showed that the performance of our method was competitive with other state-of-the-art methods.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10115061
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告自然言語処理（NL）; 巻 2007, 号 47(2007-NL-179), p. 19-24, 発行日 2007-05-24
• 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