文書分類のための共クラスタリング(自然言語)(<特集>コラボレーションアートとネットワークエンターテイメント)
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概要
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共クラスタリングを用いて,文書分類の精度を向上させる方法を提案する.文書分類に対する確率モデルによるアプローチでは,同一カテゴリ文書は同一の確率分布から生起したものと仮定されている場合が多い.我々は,そのような仮定が誤りであることを実験的に示し,また共クラスタリングを用いてその問題を軽減する枠組みを提案する.提案手法では,上記仮定が成り立つように訓練文書がクラスタ化され,またデータスパースネス問題を軽減するために,文書を表現している素性も同時にクラスタ化される.この共クラスタリング手法の有効性を示すために実験を行い,精度の向上を確認した.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2003-02-15
著者
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