半構造化テキストの分類のためのブースティングアルゴリズム(一般 : e-Learningと構造学習)
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概要
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近年,テキスト分類は,単純なトピック分類から,文のモダリティ,意見性,主観性といった書き手の意図に基づく分類へと,そのタスクの多様化が進んでいる.それに伴い,単語の集合(bag-of-words)を素性とする古典的手法では十分な精度を得にくくなっている.精度向上には,テキストの構造(構文/レイアウト)を考慮する必要があるが,恣意的に選択された部分構造のみを用いた手法が多い.本稿では,構造を考慮したテキスト分類(半構造化テキスト分類)に向け,部分木を素性とするdecision stumps と,それを弱学習器とするBoostingアルゴリズムを提案する.また,Tree Kernelを用いたSVMとの関連性,及び本手法の利点について言及する.実データを用いた実験により,提案手法の有効性を検証する.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2004-03-15
著者
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