部分木を素性とするDecision StumpsとBoosting Algorithmの適用(分類、クラスタリング,機械学習)
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概要
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近年,テキスト分類タスクの多様化に伴い,単語の集合(Bag-of-Word)を素性とする古典的手法では,十分な精度を得にくくなっている.精度向上には,テキストの構造(構文/レイアウト)を考慮する必要があるが,恣意的に選択された部分構造のみを用いた手法が多い.本稿では,構造を考慮したテキスト分類(半構造化テキスト分類)に向け,部分木を素性とするDecision Stumpsと,それぞれ弱学習器とするBoostingアルゴリズムを提案する.また,Tree Kernelを用いたSVMとの関連性,及び本手法の利点について言及する.実データを用いた実験により,提案手法の有効性を検証する.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2003-11-06
著者
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