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確率的文脈自由文法のためのコーパスベースの導入アルゴリズムについて説明します。このアルゴリズムは、ベイズフレームワーク内での貪欲ヒューリスティック探索を用い、Inside-Outsideアルゴリズムを用いたポストパスを行います。私たちのアルゴリズムのパフォーマンスをn-gramモデルおよびInside-Outsideアルゴリズムと三つの言語モデルタスクで比較しました。そのうち二つのタスクでは、トレーニングデータが確率的文脈自由文法によって生成され、両タスクで私たちのアルゴリズムは他の技術よりも優れていました。三番目のタスクは自然発生的なデータを含み、このタスクでは私たちのアルゴリズムはn-gramモデルほど良い結果を出しませんが、Inside-Outsideアルゴリズムよりは大幅に優れたパフォーマンスを示しました。1
スタンリー・F・チェン（サン）がこの問題を研究しました。
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