トランスダクティブ・ブースティング法によるテキスト分類
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概要
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本論文では,トランスダクティブ・ブースティング法によるテキスト分類手法を提案する。テキスト分類器の学習に使用する大規模な訓練データの作成にはコストや時間がかかる.そのため訓練データが少ない場合にも高い分類精度が得られる学習法が求められている.トランスダクティブ法は学習の際に訓練データだけでなく,分類クラスの付与されていないテストデータの分布も考慮に入れることにより分類精度を上げる方法である.本論文ではこれをブースティングに対し適用し,実験を行った.その結果,従来のブースティングによる学習に比べて高精度のテキスト分類器を学習できた.特に少数の訓練データしかない場合にも高い精度が得られた.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2002-06-15
著者
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