著者

鶴岡 慶雅 近山 隆

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. NLC, 言語理解とコミュニケーション (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.101, no.189, pp.91-97, 2001-07-09

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統計的クラス分類器としての決定リストは, 近年自然言語処理における様々な分野でその有効性を示している.決定リストを構成する上で, もっとも重要な問題の一つは, ルールの信頼度の算出法である.しかし決定リストを用いた多くの研究では, 信頼度の算出法についてそれほど注意が払われていない.そこで本論文では, ベイズ学習法を利用してルールの信頼度を算出する手法を示す.さらに, 証拠の種類ごとに異なる事前分布を利用することで, より正確な信頼度の推定が可能になり, 決定リストの性能が向上することを示す.本論文では, 本手法の有効性を確かめるために, 擬似単語の判定問題に関して実験を行った.その結果, 事前分布を用いることにより判定精度の向上と, 判定の信頼度自身の正確さの向上という, 2つの点で効果が見られた.