| 講演名 | 2001/7/9 ベイズ推定による決定リストのルール信頼度推定法 鶴岡 慶雅, 近山 隆, |
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| 抄録(和) | 統計的クラス分類器としての決定リストは, 近年自然言語処理における様々な分野でその有効性を示している.決定リストを構成する上で, もっとも重要な問題の一つは, ルールの信頼度の算出法である.しかし決定リストを用いた多くの研究では, 信頼度の算出法についてそれほど注意が払われていない.そこで本論文では, ベイズ学習法を利用してルールの信頼度を算出する手法を示す.さらに, 証拠の種類ごとに異なる事前分布を利用することで, より正確な信頼度の推定が可能になり, 決定リストの性能が向上することを示す.本論文では, 本手法の有効性を確かめるために, 擬似単語の判定問題に関して実験を行った.その結果, 事前分布を用いることにより判定精度の向上と, 判定の信頼度自身の正確さの向上という, 2つの点で効果が見られた. |
| 抄録(英) | The decision list algorithm is oneof the most successful algorithms for classification problems in natural language processing. We propose a method based on Bayesian learning to calculate the reliability of contextual evidences in decision lists. The method also gives well-founded smoothing and better use of prior information of each type of contextual evidence. We evaluate these proposed methods on Japanese word sense disambiguation problems. The results show improved accuracy close to one expected from the Bayesian theory. |
| キーワード(和) | 決定リスト / ベイズ推定 / 事前分布 |
| キーワード(英) | Decision list / Bayesian learning / Prior distribution |
| 資料番号 | NLC2001-21 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLC |
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| 開催期間 | 2001/7/9(から1日開催) |
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| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Natural Language Understanding and Models of Communication (NLC) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ベイズ推定による決定リストのルール信頼度推定法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Estimating reliability of the rules in decision lists using Bayesian learning |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 決定リスト / Decision list |
| キーワード(2)（和/英） | ベイズ推定 / Bayesian learning |
| キーワード(3)（和/英） | 事前分布 / Prior distribution |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 鶴岡 慶雅 / Yoshimasa Tsuruoka |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京大学工学系研究科 School of Engineering, The University of Tokyo |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 近山 隆 / Takashi Chikayama |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京大学新領域創成科学研究科 School of Frontier Sciences, The University of Tokyo |
| 発表年月日 | 2001/7/9 |
| 資料番号 | NLC2001-21 |
| 巻番号（vol） | vol.101 |
| 号番号（no） | 189 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 7 |
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