言語と心理の統計 (統計科学のフロンティア10)

@Book{jb,
 author =    "金 明哲 and 村上 征勝 and 永田 昌明 and 大津 起夫 and 山西 健司",
 title =        "言語と心理の統計 --- ことばと行動の確率モデルによる分析",
 publisher =    "岩波書店",
 year =         2003,
 volume =    10,
 series =    "統計科学のフロンティア",
 yomi =      "Kin and Murakami and Nagata and Ohtsu and Yamanishi"
}

キーワード

自然言語処理, 形態素解析, 隠れMarkovモデル, Viterbiアルゴリズム, 固有表現抽出, 最大エントロピー法, テキスト分類, k最近傍法, 単純ベイズ法, ブースティング, SVM, 統計的機械翻訳, 情報理論, IBM翻訳モデル, EMアルゴリズム, スタックデコーダ

メモ

以下の4部構成

  1. 文章の統計とは
  2. 確率モデルによる自然言語処理
  3. 社会調査データからの推論:実践的入門
  4. データとテキストのマイニング

ここでは第2部について. 雑談@くどう:書籍/自然言語処理 で述べられているように,Book/確率的言語モデル 以降の統計的自然言語処理技術.

  1. 隠れMarkovモデルを用いた形態素解析
  2. 人名や地名などの固有表現にタグを付ける固有表現抽出を隠れMarkovモデルクラス分類手法を用いて行う方法
  3. テキスト分類で代表的なクラス分類手法を簡単に取り上げる
  4. 言語Aの文 e が与えられたときの,言語Bの文 f 生じる条件付確率分布 Pr[f|e] を考え,あらゆる言語 B の文の中で,Pr[f|e] を最大化する文を翻訳文とする統計的機械翻訳.5種類のIBM翻訳モデルについて説明

-- しましま

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Last-modified: 2010-02-11 (木) 16:10:49 (2490d)