自然言語処理のためのSVM高速化

摘要

サボートベクトルマシン(SVM)は高性能な機械学習方法として注目されている。 もともと文字認識などのパターン認識で利用されているが、最近は、自然言語処理にも応用されており、品詞タグ付け、チャンキング、固有表現抽出、専門用語抽出、係り受け解析、構文解析、重要文抽出など、様々なタスクで従来手法と同等か、従来手法をしのぐ性能が報告されている。しかし、従来手法に比べて桁違いに実行速度が遅いこともわかってきた。 そこで我々は、自然言語処理のデータの特徴を利用して実行速度を大幅に改善できるアルゴリズムを考案した。 ここでは、この方法について報告する。