語義曖昧性解消のための領域適応手法の自動選択

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2010-09-09
• タイトル: 語義曖昧性解消のための領域適応手法の自動選択
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Automatic Selection of Domain Adaptation Method for WSD
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 学習・応用
• 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: 東京農工大学工学研究院
• 著者所属: 東京工業大学精密工学研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Tokyo University of Agriculture and Technology, Institute of Engineering
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Tokyo Institute of Technology, Precision and Intelligence Laboratory
• 著者名: 古宮, 嘉那子; 奥村, 学
• 著者名(英): Kanako, Komiya; Manabu, Okumura
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: ソースドメインのデータによって分類器を作り，ターゲットドメインに適応することを領域適応といい，近年さまざまな手法が研究されている．本稿では，WSD （Word Sense Disambiguation，語義曖昧性解消） について領域適応を行った場合，ソースデータとターゲットデータの性質により，最も効果的な領域適応手法が異なることを示す．また，決定木学習を用いてそれらの性質から，最も効果的な領域適応手法を自動的に選択する手法について述べる．それぞれ自動的に選択された手法を用いて領域適応を行うことで，もともとの手法を一括的に使った時に比べ，WSD の平均の正解率が有意に向上した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Domain adaptation; to adapt the classifier developed from source data to target data has been studied intensively in recent years. In this paper the authors show that when domain adaptation for WSD (word sense disambiguation) was performed, the most effective domain adaptation method varies according to the properties of the source data and target data. This paper also describes the way to select the most effective method for domain adaptation depending on these properties using decision tree learning. The average accuracy of WSD showed significant improvement when the domain adaptation method which is selected automatically was used respectively, compared to when the original methods were used collectively.
• 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: 研究報告自然言語処理（NL）; 巻 2010-NL-198, 号 5, p. 1-6, 発行日 2010-09-09
• 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