誤り駆動型学習とシソーラスを用いた文書自動分類

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概要

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本稿では、誤り駆動型学習アルゴリズムWINNOWを用いたテキスト自動分類手法について述べる。WINNOWは、事例中にノイズを含む場合や分類に無関係な属性が多数存在する場合に対して、効率的に働くことが知られており、上記特徴を持つテキスト分類の問題に対して、有効に働くことが期待できる。本提案手法では、テキストを表す特徴として、単語だけでなくシソーラスによって付与される意味カテゴリーも合わせて利用する。シソーラス利用によって生じる2つの問題点、特徴空間の次元増加による過適用の問題及び多義の問題を解決する手段として、Filtering手法及び関連度に基づく多義性解消手法を提案する。RWCPテキストコーパスを用いた分類実験により、提案手法の妥当性を示す。
一般社団法人情報処理学会の論文
1997-07-24

著者

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