独立成分分析を用いた文書分類 : SVMのための素性空間再構成
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概要
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独立成分分析を用いた素性空間再構成による新しい文書分類の方法を提案する. 提案手法では, 独立成分分析により変換された文書ベクトルを元のベクトルと結合することにより素性空間を再構成し, 得られた新しいベクトルを入力としてSVMにを用いて分類を行う. これにより, 元の空間の情報を失うことなくLatent Semantic Spaceに重みを与えることができ, SVMの分類能力を向上させることが可能になる. 実験では, ラベル付データの量に関わらず高精度での文書分類に成功した.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2001-05-31
著者
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