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アイテム
半教師あり語義曖昧性解消のためのグラフスパース化
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/69544
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/69544d97ba14e-8028-475a-a8ff-7df04610fd44
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2010 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) | |||||||
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公開日 | 2010-05-20 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | 半教師あり語義曖昧性解消のためのグラフスパース化 | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | Graph Sparsification for Semi-supervised Word Sense Disambiguation | |||||||
言語 | ||||||||
言語 | jpn | |||||||
キーワード | ||||||||
主題Scheme | Other | |||||||
主題 | 学生セッション4 | |||||||
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情報科学研究科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology | ||||||||
著者名 |
小嵜, 耕平
× 小嵜, 耕平
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著者名(英) |
Kohei, Ozaki
× Kohei, Ozaki
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | 語義曖昧性解消の技術は,機械翻訳における訳語選択や情報検索における語義付きのインデキシングなどの様々な応用が期待されている.一方で,グラフに基づく分類問題に対する手法において,グラフの構築方法は重要であることが報告されており,b-マッチンググラフによる新しいグラフスパース化を用いた構築方法が提案されている.語義曖昧性解消タスクにおけるグラフを用いた既存の研究では,グラフスパース化について注目した研究はない.グラフスパース化の方法と語義の分類手法の組み合わせを比較実験することで,b-マッチンググラフによるグラフスパース化が語義曖昧性解消タスクにおいて有用であることを示す.また,グラフに対してクラスタ仮説を満たす程度を量る尺度を導入することで,b-マッチンググラフが k-近傍グラフと比較して,よりクラスタ仮説を満たしていることを示した. | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | Word sense disambiguation (WSD) is one of the central problem in natural language processing. It has many applications such as document indexing for information retrieval and word selection in machine translation. Meanwhile, it is reported that the graph construction influences graph-based semisupervised learning methods, and a new approach for graph sparsification called b-matching graph has been proposed. However, in previous graph-based WSD, no research has focused on graph sparsification. We compare graph sparsification methods in conjunction with inference methods and show that b-matching graph produces better prediction accuracy in WSD. In addition, We introduce a metric to measure how well the cluster assumption holds and show b-matching graph satisfies cluster assumption much more than k-nearest neighbors graph. | |||||||
書誌レコードID | ||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
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 2010-SLP-81, 号 19, p. 1-6, 発行日 2010-05-20 |
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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 |