メンバー | 広島市立大学 言語音声メディア工学研究グループ広島市立大学 言語音声メディア工学研究グループのWEBサイトです。知識基盤社会におけるさまざまな形態のコミュニケーションに対応する知識情報処理において極めて重要な役割を担う言語と音声に関する情報処理技術の基礎から応用までの幅広い教育・研究活動を行います。
きまぐれ日記: 情報抽出アルゴリズム Espresso の謎
Espresso という情報抽出アルゴリズムを使った研究が散見されるようになったので、 ちょっと深追いしてみました。基本的に Bootstrapping をベースにしているようです。 Bootstrapping のアイデアはわかりやすいのですが、実際動かすには設定すべき パラメータがいくつもあります(各Iteration でどういう基準で何個パターンを 見つけたらいいのかなど)。 Espresso は、この設定すべきパラーメータが アルゴリズムとして明示的に記述されており、わりと再現・実装がしやすい アルゴリズムだと感じました。 しかし、式を追ってみると、最終的な結果は Seed に依存しないのではないか という疑惑が出てきました。 オリジナルの論文の式をみていきましょう。 http://www.patrickpantel.com/Download/Papers/2006/acl06-01
きまぐれ日記: 情報抽出アルゴリズム Espresso 最終章
Espresso を飲みながらさらに Espresso を考えていました。 r_instance = A^n * r_instance_0 となるのは間違いないと思います。A は P * P^{T}、さらに P = 1/|I||P| * pmi(i, p)/ maxpmi です。 A は、インスタンスどうしの類似度を表現した正方対称行列です。A_{i,j} はインスタンス i, j の類似度です。 類似度は、パターン個数次元からなるベクトルの内積で、各次元は pmi となります。 この形だと、r_instanc は r_instance_0 できまるので、初期値に依存してるように思えますが、A^n がいったい どういう意味を持つのかずっと考えていました。 A_{i,j} が 0, 1 の場合、A は無向グラフの接続行列となります。i,j がつながっている場合は A_{i,j} = 1となり
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
https://cl.sd.tmu.ac.jp/~komachi/papers/jsai2010-bootstrap.pdf
https://www.anlp.jp/proceedings/annual_meeting/2014/pdf_dir/P1-11.pdf
