部分的アノテーションから学習可能な係り受け解析器

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2011-05-09
• タイトル: 部分的アノテーションから学習可能な係り受け解析器
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Training MST Parsers from Partially Annotated Corpora
• 言語: eng
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 構文解析・検索・文法
• 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: 京都大学学術情報メディアセンター
• 著者所属: 京都大学情報学研究科
• 著者所属: 国立情報学研究所
• 著者所属: 京都大学情報学研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Academic Center for Computing and Media Studies, Kyoto University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Infomatics, Kyoto University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): National Institute of Informatics
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Infomatics, Kyoto University
• 著者名: 森, 信介; Flannery, Daniel; 宮尾, 祐介; Neubig, Graham
• 著者名(英): Shinsuke, Mori; Daniel, Flannery; Yusuke, Miyao; Graham, Neubig
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本論文では、部分的アノテーションコーパスから学習することができる最大全域木に基づく係り受け解析を提案する。この枠組みにより、様々な言語資源が利用可能になる。この枠組みは、分野適応などの現実的な状況においてとりわけ重要である。日本語を対象とした係り受け解析の実験の結果、フルアノテーションコーパスのみから学習可能である従来手法と同程度の解析精度が得られることと部分的アノテーションコーパスの利用による分野適応が可能であることを確認した。
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: We introduce a maximum spanning tree (MST) dependency parser that can be trained from partially annotated corpora, allowing us to maximize the use of available linguistic resources and reduce the costs of preparing new training data. This is especially important for domain adaptation in a real-world situation. Experiments on Japanese dependency parsing show that this approach allows for rapid training and achieves accuracy comparable to parsers trained on fully annotated data.
• 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: AN10442647
• 書誌情報: 研究報告音声言語情報処理（SLP）; 巻 2011-SLP-86, 号 13, p. 1-7, 発行日 2011-05-09
• 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