研究課題
基盤研究(C)
本研究では語義曖昧性解消の領域適応の問題を共変量シフト下の学習によって解決する。その際に問題となるのは事例への重みである確率密度比の算出方法と、重み付き学習の手法である。確率密度比の算出方法としては拘束無し最小二乗重要度適合法を試みた。そこで用いるカーネル関数は通常、ガウスカーネルであるが、線形モデルの方が本タスクには適していることを示した。また重みは連続値ではなく、大中小の3つの離散値を用いる手法を提案した。また重み付き学習の手法は通常最大エントロピー法を利用するが、SVM も利用できることを示した。カーネル関数、重み付き学習、重みの大別処理の最善の組み合わせを求めた。
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自然言語処理
巻: 22-5 ページ: 319-362
130005131982
巻: 21-5 ページ: 1011-1035
130004707769
