研究課題/領域番号 |
24700138
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研究種目 |
若手研究(B)
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配分区分 | 基金 |
研究分野 |
知能情報学
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研究機関 | 茨城大学 (2014-2015) 東京農工大学 (2012-2013) |
研究代表者 |
古宮 嘉那子 茨城大学, 工学部, 講師 (10592339)
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研究期間 (年度) |
2012-04-01 – 2016-03-31
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研究課題ステータス |
完了 (2015年度)
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配分額 *注記 |
3,640千円 (直接経費: 2,800千円、間接経費: 840千円)
2014年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2013年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2012年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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キーワード | 領域適応 / 語義曖昧性解消 / 用例選択 / 訓練事例 / 選択 / 自然言語処理 / 人工知能 / 最適化 / 調整 |
研究成果の概要 |
語義曖昧性解消の領域適応のための訓練事例の最適化のために,訓練事例集合をいくつも作成した上で,どの訓練事例集合がよいのかを選ぶ手法を採用した.この基準として,教師ありの語義曖昧性解消の領域適応に利用していた,確信度(SVMの長平面からの距離など,active learningで用例選択に利用される尺度)とを利用するのが良いことがわかった.また,LOO-Boundという,SVM に対し Leave-One-Out Estimation を行ったときのエラーの期待値の上限を利用したスコアを併用するとよいことが分かった.
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