著者

山田 寛康 松本 裕治

雑誌

情報処理学会研究報告自然言語処理(NL)

巻号頁・発行日

vol.2001, no.112(2001-NL-146), pp.33-38, 2001-11-20

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本研究では 日本語固有表現抽出タスクを題材に 機械学習アルゴリズムSupport Vector Machine(SVM)を多値分類問題に適用する手法を提案し 代表的な従来手法である one vs. rest 法 及び pairwise法 との比較を行なう. 二値分類器であるSVMを固有表現抽出タスクに適用するためには 多値分類器に拡張する必要がある. しかし分類するクラス数に比例して計算コストが増加するため 現実的な時間での学習 及び分類が困難となる. 我々は 多値分類問題を 比較的分類が容易な二値分類へ分割し 二分木を構築する手法を応用し 効率的な学習 及び分類ができるよう SVMの多値分類器への拡張を行う. 固有表現抽出実験では 従来法である pairwise 法 及び one vs. rest 法と比べ ほぼ同等な抽出精度を維持し 抽出時間を削減できることを確認した.