工藤 拓 KUDO TAKU

ID:9000004118409

NTTコミュニケーション科学基礎研究所 NTT Communication Science Labs. (2005年 CiNii収録論文より)

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Articles:  1-20 of 42

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  • Japanese Dependency Parsing Using Relative Preference of Dependency  [in Japanese]

    KUDO TAKU , MATSUMOTO YUJI

    本稿では,相対的な係りやすさを考慮する新しい係り受け解析モデルを提案する.従来の統計的係り受け解析手法の多くは元の問題を着目する2文節が係るか係らないかという二値分類問題に帰着させ,任意の機械学習アルゴリズムを適用していた.しかし,2文節のみが与えられた状態で係るか係らないかの分別を行うことは一般に困難な場合が多い.係り受け解析は候補集合から係り先を1つ選択するタスクであるため,二値分類よりは候補 …

    IPSJ journal 46(4), 1082-1092, 2005-04-15

    IPSJ  References (26) Cited by (10)

  • Data Mining Applications for Natural Language Processing  [in Japanese]

    KUDO Taku , SHIMBO Masashi

     本稿では,これまでの統計的自然言語処理において扱われた各種のタスクをデータマイニング手法に基づいて解釈し直し,その問題点を改善する我々のグループの最近の試みについて紹介する.   取り上げる分野は,(1) 機械翻訳のための対訳表現抽出,(2) 自然言語データを対象にしたSVM分類器の高速化,および,(3) 文書全体ではなく,より小さな単位を対象とした分類問題のための素性選択,の3つである.

    IPSJ Magazine 46(1), 41-45, 2005-01-15

    IPSJ  References (7)

  • A Kernel-based Account of Bibliometric Measures  [in Japanese]

    ITO Takahiko , SHIMBO Masashi , KUDO Taku , MATSUMOTO Yuji

    The application of kernel methods to citation analysis is explored. We show that a family of kernels on graphs provides a unified perspective on the three bibliometric measures that have been discuss …

    Transactions of the Japanese Society for Artificial Intelligence 19, 530-539, 2004-11-01

    J-STAGE  References (13) Cited by (1)

  • Fast Methods for Kernel-based Text Analysis  [in Japanese]

    KUDO TAKU , MATSUMOTO YUJI

    近年,Support Vector Machineを中心とするカーネル法が注目され,自然言語処理においても良い結果を示している.カーネル法により,これまで巧妙に選択する必要があった「組合せ素性」を一般性や計算量を落とすことなく取り入れることができる.しかし,カーネルを用いた場合には,素性の組合せは陰に展開されるため,有効な素性の分析が難しく,さらに,解析時の計算量が大きくなる問題がある.本稿では, …

    IPSJ journal 45(9), 2177-2185, 2004-09-15

    IPSJ  References (16) Cited by (5)

  • A Boosting Algorithm for Semi-structured Text Classification  [in Japanese]

    KUDO TAKU , MATSUMOTO YUJI

    近年,テキスト分類は,単純なトピック分類から,文のモダリティ,意見性,主観性といった書き手の意図に基づく分類へと,そのタスクの多様化が進んでいる.それにともない,単語の集合(bag-of-words)を素性とする古典的手法では十分な精度を得にくくなっている.精度向上には,テキストの構造(構文/レイアウト)を考慮する必要があるが,恣意的に選択された部分構造のみを用いた手法が多い.本稿では,構造を考慮 …

    IPSJ journal 45(9), 2146-2156, 2004-09-15

    IPSJ  References (20) Cited by (25)

  • Japanese Dependency Parsing using Relative Preference of Dependency  [in Japanese]

    KUDO Taku , MATSUMOTO Yuji

    本稿では,相対的な係りやすさを考慮する新しい係り受け解析モデルを提案する.従来の統計的係り受け解析手法の多くは,元の問題を着目する二文節が係るか係らないかという二値分類問題に帰着させ,任意の機械学習アルゴリズムを適用していた.しかし,二文節のみが与えられた状態で係るか係らないかの分別を行うことは一般に困難な場合が多い.係り受け解析は,候補集合から係り先を1つ選択するタスクであるため,二値分類よりは …

    IPSJ SIG Notes 162, 205-212, 2004-07-15

    References (19) Cited by (1)

  • Applying Conditional Random Fields to Japanese Morphologiaical Analysis  [in Japanese]

    KUDO Taku , YAMAMOTO Kaoru , MATSUMOTO Yuji

    本稿では,Conditonal Random Fields(CRF)に基づく日本語形態素解析を提案する.CRFを適用したこれまでの研究の多くは,単語の境界位置が既知の状況を想定していた.しかし,日本語には明示的な単語境界が無く,単語境界同定と品詞同定を同時に行うタスクである日本語形態素解析にCRFを直接適用することは困難である.本稿ではまず,単語境界が存在する問題に対するCRFの適用方法について述 …

    IPSJ SIG Notes 161, 89-96, 2004-05-13

    References (21) Cited by (26)

  • A Boosting Algorithm for Classification of Semi-Structured Text  [in Japanese]

    KUDO Taku , MATSUMOTO Yuji

    近年,テキスト分類は,単純なトピック分類から,文のモダリティ,意見性,主観性といった書き手の意図に基づく分類へと,そのタスクの多様化が進んでいる.それに伴い,単語の集合(bag-of-words)を素性とする古典的手法では十分な精度を得にくくなっている.精度向上には,テキストの構造(構文/レイアウト)を考慮する必要があるが,恣意的に選択された部分構造のみを用いた手法が多い.本稿では,構造を考慮した …

    IPSJ SIG Notes. ICS 135, 163-168, 2004-03-15

    References (14)

  • A Kernel-based Account of Bibliometric Measures  [in Japanese]

    ITO Takahiko , SHIMBO Masashi , KUDO Taku , MATSUMOTO Yuji

    グラフ上で定義されたカーネル法を引用解析に適用し,過去独立に議論されてきた書誌計量尺度(関連度,重要度,相対的重要度)に対し統一的解釈を与える.具体的には,相対的重要度は関連度と重要度を二つの端点とする線分上の任意の中点として定義され,重要度もしくは関連度に対する偏りはパラメータによって制御される.

    IPSJ SIG Notes. ICS 135, 119-124, 2004-03-15

    References (14)

  • A Boosting Algorithm for Classification of Semi-Structured Text  [in Japanese]

    KUDO Taku , MATSUMOTO Yuji

    近年,テキスト分類は,単純なトピック分類から,文のモダリティ,意見性,主観性といった書き手の意図に基づく分類へと,そのタスクの多様化が進んでいる.それに伴い,単語の集合(bag-of-words)を素性とする古典的手法では十分な精度を得にくくなっている.精度向上には,テキストの構造(構文/レイアウト)を考慮する必要があるが,恣意的に選択された部分構造のみを用いた手法が多い.本稿では,構造を考慮した …

    IEICE technical report. Artificial intelligence and knowledge-based processing 103(726), 27-32, 2004-03-10

    References (14)

  • A Kernel-based Account of Bibliometric Measures  [in Japanese]

    ITO Takahiko , SHIMBO Masashi , KUDO Taku , MATSUMOTO Yuji

    グラフ上で定義されたカーネル法を引用解析に適用し,過去独立に議論されてきた書誌計量尺度(関連度,重要度,相対的重要度)に対し統一的解釈を与える.具体的には,相対的重要度は関連度と重要度を二つの端点とする線分上の任意の中点として定義され,重要度もしくは関連度に対する偏りはパラメータによって制御される.

    IEICE technical report. Artificial intelligence and knowledge-based processing 103(725), 89-94, 2004-03-09

    References (14)

  • Boosting with Subtree-based Decision Stumps and Its application to Semi-strucutred Text Classification  [in Japanese]

    KUDO Taku , MATSUMOTO Yuji

    近年,テキスト分類タスクの多様化に伴い,単語の集合(Bag-of-Word)を素性とする古典的手法では,十分な精度を得にくくなっている.精度向上には,テキストの構造(構文/レイアウト)を考慮する必要があるが,恣意的に選択された部分構造のみを用いた手法が多い.本稿では,構造を考慮したテキスト分類(半構造化テキスト分類)に向け,部分木を素性とするDecision Stumpsと,それぞれ弱学習器とする …

    IPSJ SIG Notes 158, 55-62, 2003-11-06

    References (18) Cited by (3)

  • Boosting with Subtree-based Decision Stumps and Its application to Semi-strucutred Text Classification  [in Japanese]

    KUDO Taku , MATSUMOTO Yuji

    近年, テキスト分類タスクの多様化に伴い, 単語の集合(Bag-of-Word)を素性とする古典的手法では, 十分な精度を得にくくなっている. 精度向上には, テキストの構造(構文/レイアウト)を考慮する必要があるが, 恣意的に選択された部分構造のみを用いた手法が多い. 本稿では, 構造を考慮したテキスト分類(半構造化テキスト分類)に向け, 部分木を素性とするDecision Stumps と, …

    IEICE technical report. Natural language understanding and models of communication 103(407), 55-62, 2003-10-30

    References (18)

  • Subtree-based Markov Random Fields and Its application to Natural Language Analysis  [in Japanese]

    KUDO Taku , MATSUMOTO Yuji

    近年,統計的言語処理の分野において,分類アルゴリズムを順次適用して結果を得るHistory-based Methodsに代わり,解析木,解析タグ列1つを学習データとみなし,大域的な最適解を導出できるモデル(マルコフ確率場(MRF),条件付き確率場(CRF))が注目を浴びている.しかし,素性の設計は任意であり,恣意的に設計されることが多かった.本稿では,MRFに基づく言語解析のための,一般的で,効率 …

    IPSJ SIG Notes 72, 33-40, 2003-09-29

    References (30)

  • Computing Citation Relatedness Using Kernels (preliminary report)

    ITO Takahiko , KUDO Taku , HORE Camphell , SHIMBO Masashi , MATSUMOTO Yuji

    技術論文の類似度を計測し手掛かりとして用いることで、必要とする論文の関連論文を検索することができる。このような情報はサーベイ活動を行なう上で大変有益である。リンク関係から論文の類似度を計測する手法として共引用分析(同じ論文から参照される回数)と書誌結合(同じ論文を参照する回数)が古くから使用されてきた。しかし、これらの手法では同一の論文に対して参照、被参照をしている論文同士のみに類似度が定義される …

    IEICE technical report. Artificial intelligence and knowledge-based processing 103(305), 25-30, 2003-09-15

    References (17)

  • Computing Citation Relatedness Using Kernels (preliminary report)

    ITO Takahiko , KUDO Taku , HORE Campbell , SHIMBO Masashi , MATSUMOTO Yuji

    技術論文の類似度を計測し手掛かりとして用いることで、必要とする論文の関連論文を検索することができる。このような情報はサーベイ活動を行なう上で大変有益である。リンク関係から論文の類似度を計測する手法として共引用分析(同じ論文から参照される回数)と書誌結合(同じ論文を参照する回数)が古くから使用されてきた。しかし、これらの手法では同一の論文に対して参照、被参照をしている論文同士のみに類似度が定義される …

    IPSJ SIG Notes. ICS 133, 93-98, 2003-09-14

    References (17)

  • Morphological Analysis Using Support Vector Machines and Proposal of Revision Learning  [in Japanese]

    NAKAGAWA Tetsuji , KUDO Taku , MATSUMOTO Yuji

    形態素解析は自然言語処理において基本的な問題の1つである.本稿では,機械学習アルゴリズムの1つであるSupport Vector Machine(SVM)を用いて形態素解析を行う.SVMは高い表現力と性能を持つ優れた学習モデルである一方で,大きな計算コストを必要とする問題がある.そのため,一般に多量のデータと多数の分類クラスを処理する必要のある形態素解析において,妥当な時間で計算を行うことは難しい …

    Transactions of Information Processing Society of Japan 44(5), 1354-1367, 2003-05-15

    IPSJ  References (31) Cited by (1)

  • Power Set Kernel for Feature Combination : Data Mining approach for its fast classifiers  [in Japanese]

    KUDO Taku , MATSUMOTO Yuji

    近年,Support Vector Machineを中心とするKernel法が注目され,多くの分野に応用されている. Kernel法により,これまで巧妙に選択する必要があった「組み合わせ素性」を一般性や計算量を落とすことなく取り入れることができる.しかし, Kernelを用いた場合には,素性の組み合わせは陰に展開されるため,有効な素性の分析が難しく,さらに,解析時の計算量が大きくなる問題がある.本 …

    IPSJ SIG Notes. ICS 132, 123-128, 2003-03-13

    References (16)

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