SCONNによる文書の自動分類

概要

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近年,計算機ネットワークの発達に伴い,大量の文書情報が日々生成している.この様な情報の中には,FAQのように有用なものが多く存在し,これらを容易に検索・利用できるシステムが待ち望まれている.しかし,一般に検索効率は低く,目的の情報を取り出すことは容易でない.そこで検索効率を向上させる目的で,文書の自動分類をニューラルネットモデルの一つである特徴マップ(Self-Organizing Map:以下SOM)により行う手法が提案されている.これによると,自動的に2次元平面上に文書地図を作成し,意味的に類似した文書同士に分類することが可能であるとの報告がなされている.しかし,S0Mではそのネットワーク構造が固定であるために,(1)構造決定の指針が立たないのではないか,(b)学習に多大の時間を必要とするのではないか等の問題が指摘される.当研究室では,協調型システム研究の一環として,ニューラルネットを利用し検索効率を向上させる種々の手法に関して研究を行っているが,本稿では,D.Choiらにより提案されたSCONN(Self-Creating and Organizing Neural Networks)モデルに基づく文書の自動分類の手法を提案し,その性質と分類問題への適用性について議論する.
社団法人情報処理学会の論文
1995-03-15