文献紹介:共変量シフトの問題としての 語義曖昧性解消の領域適応

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March 25, 2019
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文献紹介:共変量シフトの問題としての 語義曖昧性解消の領域適応

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March 25, 2019
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  1. 3.

    2. はじめに ・WSDとは文 内の多義語 の語義 ∈ を推定する問題 ・領域適応問題とは,コーパス (ソース領域)から学習された 分類器では,コーパス

    (ターゲット領域)のデータを 精度よく解析することができない. ・ベースライン:Daumeの手法 「素性空間拡張法(Feature Augmentation)」により 拡張されたデータを用いてSVMなどで識別を行う. 3
  2. 4.

    2. はじめに_素性空間拡張法 ・素性空間拡張法 ソース領域の訓練データのベクトル を = , , 0 とし,

    ターゲット領域の訓練データのベクトル を = 0, , とする. こうすることで,共通する特徴は重みづけされやすくなる. 4
  3. 6.

    3. 理論_期待損失最小化(途中まで) 0 = � , (, , ) ,

    = � , (, , ) , , , = � , (, , ) , ≈ 1 � =1 ( , , ) 6