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オンライン最大マージン学習アルゴリズムに基づく多言語依存構造-述語項構造解析
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/62644
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/626448d85fec5-3414-4847-8e11-1f543385c316
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-NL09192002.pdf (414.7 kB)
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Copyright (c) 2009 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 | 2009-07-15 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | オンライン最大マージン学習アルゴリズムに基づく多言語依存構造-述語項構造解析 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | Multilingual Syntactic-Semantic Dependency Parsing Using Online Large-Margin Learning Algorithms | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | 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 | ||||||||
| 奈良先端科学技術大学院大学 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 奈良先端科学技術大学院大学 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 奈良先端科学技術大学院大学 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Nara Institute of Science and Technology | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Nara Institute of Science and Technology | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Nara Institute of Science and Technology | ||||||||
| 著者名 |
渡邉, 陽太郎
× 渡邉, 陽太郎
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| 著者名(英) |
Yotaro, Watanabe
× Yotaro, Watanabe
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 本稿では，オンライン最大マージン学習アルゴリズムに基づく依存構造-述語項構造解析システムについて述べる．本システムは，二次素性を用いた交差無し依存構造解析器および大域的素性を用いた述語項構造解析器により構成される．双方の解析器の学習には，オンライン最大マージン学習アルゴリズムの一種である Passive-Aggressive アルゴリズム 4) を用いた．また，述語項構造解析器には，単一のモデルにより局所的素性と大域的素性の双方を扱うことが可能な学習・解析手法を適用した．多言語の依存構造-述語項構造解析が課題となっていた CoNLL-2009 Shared Task 8) において，本システムは，英語で 2 位，チェコ語で 3 位という結果が得られた． | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | This paper describes a system for syntactic-semantic dependency parsing for multiple languages. The system consists of two parts: a state-of-the-art higher-order projective dependency parser for syntactic dependency parsing, and a predicate-argument structure analyzer with global features. All components are trained with the Passive-Aggressive Algorithm 4), which is an online large-margin lerning algorithm. Also, in predicate-argument structure analysis, we propose a novel margin-based learning algorithm that can deal with both local features and global features. In the closed challenge of the CoNLL-2009 Shared Task 8), our system achieved the 2nd best performance for English, and the 3rd best performance for Czech. | |||||||
| 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 2009-NL-192, 号 2, p. 1-8, 発行日 2009-07-15 |
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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 | |||||||
