Item type |
SIG Technical Reports(1) |
公開日 |
2015-11-26 |
タイトル |
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タイトル |
分散表現を用いた教師あり機械学習による語義曖昧性解消 |
言語 |
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言語 |
jpn |
キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
基礎技術 |
資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
著者所属 |
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茨城大学工学部情報工学科 |
著者所属 |
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茨城大学工学部情報工学科 |
著者所属 |
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茨城大学工学部情報工学科 |
著者所属 |
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茨城大学工学部情報工学科 |
著者所属(英) |
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en |
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Ibaraki University |
著者所属(英) |
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en |
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Ibaraki University |
著者所属(英) |
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en |
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Ibaraki University |
著者所属(英) |
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en |
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Ibaraki University |
著者名 |
山木, 翔馬
新納, 浩幸
古宮, 嘉那子
佐々木, 稔
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著者名(英) |
Shoma, Yamaki
Hiroyuki, Shinnou
Kanako, Komiya
Minoru, Sasaki
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論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
近年,自然言語処理の多くのタスクに単語の分散表現が利用されている.教師あり機械学習による語義曖昧性解消に対しては Sugawara の研究が存在する.Sugawara の手法は素性として周辺単語の他にその分散表現を加えた単純なものである.周辺単語のみを用いたモデルよりも正解率は有意に高かったが,(1) 文脈上の単語の位置が規定される,(2) 自立語以外の単語も考慮している,という 2 つの問題があると思われる.ここでは上記 (1) と (2) を改善した分散表現の新しい利用法を提案する.実験では SemEval-2 の日本語辞書タスクのデータを用いて,提案手法が Sugawara の手法よりも高い正解率を出すことを確認した. |
書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN10115061 |
書誌情報 |
研究報告自然言語処理(NL)
巻 2015-NL-224,
号 17,
p. 1-5,
発行日 2015-11-26
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ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8779 |
Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |