Automatic Selection of Domain Adaptation Method for WSD using Decision Tree Learning

Abstract

ソースドメインのデータによって分類器を学習し，ターゲットドメインに適応する ことを領域適応といい，近年さまざまな手法が研究されている．しかし，語義曖昧 性解消(WSD:Word Sense Disambiguation)について領域適応を行った場合，最も効 果的な領域適応手法は，ソースデータとターゲットデータの性質により異なる．本 稿ではそれらの性質から，WSDの対象単語タイプ，ソースドメインとターゲットド メインの組み合わせに対して，最も効果的な領域適応手法を決定木学習を用いて自 動的に選択する手法について述べるとともに，どのような性質が効果的な領域適応 手法の決定に影響を与えたかについて考察する．