| 研究課題/領域番号 |
23700177
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
知能情報学
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| 研究機関 | 奈良先端科学技術大学院大学 |
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研究代表者 |
小町 守 奈良先端科学技術大学院大学, 情報科学研究科, 助教 (60581329)
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| 研究期間 (年度) |
2011 – 2012
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| 研究課題ステータス |
完了 (2012年度)
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| 配分額 *注記 |
3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2012年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2011年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | 自然言語処理 / ビッグデータ / 半教師あり学習 / 知識獲得 / 情報抽出 / 単語クラスタリング / クエリマイニング / オークション |
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| 研究概要 |
近年自然言語処理分野で注目されている手法の一つに、半教師あり学習手法がある。半教師あり学習は、少数のラベルつきデータ(シード)に加え、大規模なラベルなしデータの情報を用いることで、高精度な学習を行う手法である。本研究は、グラフ全体の構造が半教師あり手法において有効であることをいくつかのタスクで示した。
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