Support Vector Machineによるテキスト分類

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概要

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本稿では、Support Vector Machine(SVM)を用いたテキスト分類法を提案する。テキスト分類問題に対して学習手法を適用する場合、出現頻度の小さい単語まで考慮して学習を行なわないと、分類精度が落ちることが知られている.このため高い分類精度を実現するためには、高次元の単語ベクトルを用いなければならないが、過学習により分類精度が落ちてしまう危険性が生じる。SVMはKernel関数により非線形学習も可能であり、高次元の入力ベクトルを用いても過学習なしに最適解が得られる。SVMをテキスト分類に適用し、1.異なる次元の単語ベクトル、2.異なるKernel関数、3.異なる目的関数、の3点について比較実験を行なった。その結果、SVMがテキスト分類問題に対して有効であることが確認された。
1998-11-05

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