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本研究では,教師あり機械学習としてサポートベクトルマシン(SVM)を利用する1.1
- 本稿では,
SVMのように素性を多数利用可能な手法のみを教師あり機械学習と呼ぶ.
確率モデルは,確率を教師データからもとめるため,教師あり
機械学習と見ることもできるが,教師あり機械学習と呼ばない.
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本稿で扱う問題とする1.2
- 文章全体での文の順序推定は,
2文の順序推定の組み合わせで処理可能と考える.
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本稿では,教師あり機械学習にはSVMを利用する4.1
- 具体的には,TinySVM[5]を用いる.
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