@article{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00079559,
 author = {呉鍾勲 and 山田, 一郎 and 内元, 清貴 and 鳥澤健太郎 and 橋本, 力 and Jong-Hoon, Oh and Ichiro, Yamada and Kiyotaka, Uchimoto and Kentaro, Torisawa and Chikara, Hashimoto},
 issue = {12},
 journal = {情報処理学会論文誌},
 month = {Dec},
 note = {本論文では大規模かつ高精度な知識獲得のため，言語横断共訓練（bilingual co-training）という新たな枠組みを提案する．言語横断共訓練における各言語の知識獲得プロセスは，対訳辞書などの対訳資源によってつながれ，各プロセスが協調して処理を行い，両言語の知識獲得の性能を向上させる．実験では，知識獲得のタスクの1つであるWikipediaからの上位下位関係獲得を日本語と英語を対象として行い，言語横断共訓練を適用することにより，F1値が約3.6～10.3%改善できることを示した．さらに，2言語で用意した学習データは，その総量が同じ単言語における学習データと比較して，上位下位関係獲得処理においてより効果的であることを示した．, This paper proposes a novel framework called bilingual co-training for a large-scale, accurate acquisition method for monolingual semantic knowledge. In this framework, we combine the independent processes of monolingual semantic-knowledge acquisition for two languages using bilingual resources to boost performance. We apply this framework to large-scale hyponymy-relation acquisition from Wikipedia. Experimental results show that our approach improved the F-measure by 3.6-10.3%. We also show that bilingual co-training enables us to build classifiers for two languages in tandem with the same combined amount of data as required for training a single classifier in isolation while achieving superior performance.},
 pages = {3558--3573},
 title = {言語横断共訓練による単語間の上位下位関係の獲得},
 volume = {52},
 year = {2011}
}