Large-scale and massively parallel computing for global optimization in natural language processing

用于自然语言处理全局优化的大规模和大规模并行计算

• 批准号: 23700177
• 负责人: KOMACHI Mamoru
• 金额: $ 2.25万
• 依托单位: Nara Institute of Science and Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• 财政年份: 2011
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2011 至 2012
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-23700177/
• 关键词: 自然言語処理; ビッグデータ; 半教師あり学習; 知識獲得; 情報抽出; 単語クラスタリング; クエリマイニング; オークション

In recent years, semi-supervised learning has been receiving more and more attentions in natural language processing. Semi-supervised learning uses large-scale unlabeled data in addition to small number of labeled data (seed) to perform highly accurate statistical learning. This research project showed that the structure of graph affects the performance of semi-supervised methods in several tasks.

近年来，半监督学习在自然语言处理领域受到越来越多的关注。半监督学习除了使用少量的标记数据（种子）之外，还使用大规模的未标记数据来执行高度准确的统计学习。该研究项目表明，图的结构会影响半监督方法在多个任务中的性能。

项目成果

Japanese Abbreviation Expansion with Query and Clickthrough Logs

• 发表时间: 2011-11
• 作者: Kei Uchiumi;Mamoru Komachi;Keigo Machinaga;Toshiyuki Maezawa;Toshinori Satou;Yoshinori Kobayashi

Using the Mutual k-Nearest Neighbor Graphs for Semi-supervised Classification on Natural Language Data

• 发表时间: 2011-06
• 作者: Kohei Ozaki;M. Shimbo;Mamoru Komachi;Yuji Matsumoto

相互k-近傍グラフを用いた半教師あり分類

使用相互 k 邻域图的半监督分类

• 发表时间: 2013
• 期刊: 人工知能学会論文誌
• 作者: 吉井和佳;後藤真孝;Kazuyoshi Yoshii and Masataka Goto;小嵜耕平,新保仁,小町守,松本裕治
• 通讯作者: 小嵜耕平,新保仁,小町守,松本裕治

学習者の誤り傾向を反映した英語動詞選択誤りへの訂正候補推薦

推荐反映学习者错误倾向的英语动词选择错误纠正候选者

• 作者: 澤井悠;小町守;松本裕治
• 通讯作者: 松本裕治

適正単語取得装置、機械学習装置及び方法

适当的单词获取装置、机器学习装置及方法

• 发表时间: 2012