Vi utvecklade en ny metod för att omvandla japanska fallpartiklar när vi omvandlar japanska passiva meningar till aktiva meningar. Den separerar träningsdata till varje ingående partikel och använder maskininlärning för varje partikel. Vi använde också många rika funktioner för att lära. Vår metod fick hög noggrannhet (94,30 %). Däremot fick en metod som inte separerade träningsdata för eventuella ingående partiklar lägre noggrannhet (92,00 %). Dessutom fick en metod som inte hade många rika egenskaper för lärande som användes i en tidigare studie (Murata och Isahara, 2003) en mycket lägre noggrannhetsgrad (89,77 %). Vi bekräftade att dessa förbättringar var betydande genom ett statistiskt test. Vi utförde också experiment med traditionella metoder med hjälp av verbordlistor och manuellt förberedda heuristiska regler och bekräftade att vår metod fick mycket högre noggrannhetshastigheter än traditionella metoder.
REF utvecklade en maskinlearning-baserad metod för japansk fallväxling.
Machine-Learning-Based Transformation Of Passive Japanese Sentences Into Active By Separating Training Data Into Each Input Particle
{'venue': 'International Conference On Computational Linguistics And Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics - Poster Sessions', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}