|
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．
|
