著者

内海 慶 塚原 裕史 持橋 大地

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

研究報告自然言語処理(NL)

巻号頁・発行日

vol.2015, no.3, pp.1-8, 2015-01-12

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本論文では,教師なし学習による品詞を含めた形態素解析手法を提案する.従来の教師なし形態素解析手法では分かち書きのみを対象としており,品詞の推定は扱われてこなかった.本稿では,品詞遷移確率と単語の生起確率の事前分布に階層 Pitman-Yor 過程を用いた隠れセミマルコフモデルに基づく形態素解析手法を提案し,分かち書きとその潜在的な品詞を同時に学習する.これにより,単語分割自体の精度も向上することを日本語,中国語,およびタイ語での実験により確認した.