Support Vector Machineを用いたText Categorization
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概要
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本稿では,Support Vector Machine (SVM)を用いて,テキストデータをカテゴリに分類する手法を提案する.SVMは,入力空間よりも非常に高次元な特徴空間において識別を行なうことで,高い認識率が得られる識別器である.また,SVMの精度向上のために,訓練事例のチューニングや,索引語の選択の方法,およびベイジアンネットワークを用いた属性値の補完について提案する.得られた結果は,Textual CBRの事例ベースとして利用することを目的としている.
- 1999-07-21
著者
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