ベイジアンフィルタリングを用いた迷惑メール対策における多言語環境でのコーパス分離手法の提案と評価(ネットワークセキュリティ, <特集>多様な社会的責任を担うコンピュータセキュリティ技術)

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概要

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迷惑メールに対する, ベイズ理論を用いた統計的なフィルタリング(いわゆるベイジアンフィルタリング)の研究は以前から行われていたが, 2002年に発表されたGrahamの「A plan for spam」をきっかけとしてベイジアンフィルタリングを用いた迷惑メールフィルタが多数開発されるようになった.統計的フィルタリングの場合, 複数の言語の電子メールが混在する電子メール環境においては, 従来, 電子メールの言語ごとにコーパス(学習データ)を分けることが行われてきた.本論文では, 日本語と英語のように複数の言語の電子メールが混在する電子メール環境における迷惑メールと正当な電子メールの分類精度向上を目的として, トークンごとに使用するコーパスを選択する方式を提案する.また, 従来のメールごとにコーパスを選択する手法を実験により比較し, 提案方式の有用性を示す.
2005-08-15

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