被験者判定のゆれと要約モデル(コンテンツ処理)
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概要
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本稿では,人間の重要文判定データを教師あり(supervised)・教師なし(unsupervised)の学習パラダイムのもとでモデリングし,データの性質と特定のモデルの精度との関係について考察する.具体的には,確率的決定木をベースにした判定データを直接学習する手法と,判定データをまったく参照しないクラスタリングに基づく手法とを比較し,両者の精度と判定者間の一致度との関係を見る.実験の結果,以下の点が確認された.(a)クラスタリング手法がおおむね決定木手法に比べてパフォーマンスが良い.(b)クラスタリング手法は判定者間のゆれの影響をあまり受けないが,決定木手法は性能がゆれに左右される.(c)いずれの手法も性能が文章構造に強く影響される.
- 2004-03-15
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