本研究では、GIS計算の効率化と性能の検証を行う。GISは勾配法をベースとした反復スケーリングアルゴリズムで、最大エントロピモデルのパラメータ推定に提案されている。しかし、期待値の正規化項の計算量が膨大であり、学習が遅い。本研究はランダムサンプリングにより、期待値を近似的に計算し、学習の効率化を検証する。