2004 Fiscal Year Annual Research Report
スケーラブルで高性能な帰納論理プログラミングシステムの開発
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14580430
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| Research Institution | Tokyo University of Science |
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Principal Investigator |
大和田 勇人 東京理科大学, 理工学部, 助教授 (30203954)
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| Keywords | 帰納論理プログラミング / 品詞タグ付け / 誤分類修正 |
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| Research Abstract |
帰納論理プログラミング(ILP)の高性能化を実現するために,今年度は昨年度開発したILP方法論を改良した.具体的には,昨年度開発したILPを用いて分類システムの誤分類を検出し修正する方法を基にして,本手法の効果がより発揮されるよう2クラス分類周題を対象とした方法に変更した.2クラス分類問題を対象にしたことによって,本手法を用いて分類精度を向上させるための条件を理論的に導くことに成功した.本研究で導出した定理により誤分類検出及び誤分類修正の適合率(precision)が50%以上であれば本手法適用後の分類精度(accuracy)が元の分類精度以上となることが明らかとなり,本手法の有効性を理論的に示すことができた.2クラス問題においては適合率を50%異常にすることは極めて容易であることから,本手法は実際にも有効であると考えられる.英単語の品詞タグ付け問題において自然言語処理の分野で広く使われている「Brillのタグ付けシステム」によるWall Street Journalの記事に対するタグ付けを修正するのに本手法を用いたところ,本手法は45,089単語のタグを付け直し,その91.3%を正しい品詞に分類し直すことができた45種類あるタグのうち21種類のタグに対して誤分類修正規則を獲得することができた.この成果は,第67回情報処理学会全国大会にて発表した.
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Research Products
(1 results)
