構造と特徴選択に着目した電子メールの分類手法の提案 : FromフィールドとJeffreys Perksを用いたナイーブベイズ分類(重要語抽出・検索・文書分類)
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概要
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本研究は、E-mailをあらかじめユーザが設定したフォルダに自動分類するE-mailフィルタリング手法について提案と比較検討を行った。著者はナイーブベイズに基づいたE-mailのフィルタリングの検討に加え、E-mailの構造の特徴であるフィールドの違いに着目する手法を提案する。多くの研究でもE-mailを従来のテキストフィルタリングの手法を用いて行ってきたが、E-mailは新聞やWebなど従来のテキストフィルタリングで扱われてきたテキストと異なり、(1)一テキストファイルに含まれる単語の数が少ないこと、(2)ファイル内にフィールドの構造を持つといった特徴がある。これらの特徴を考慮し、著者はナイーブベイズに基づいたテキストフィルタリングをE-mailのフィルタリングのために最適化を実現する手法を提案する。その中で、我々はE-mailのフィールド、単語の出現頻度の推定にJeffreys Perks、単語に対してDF(Document Frequency)で重みを付けてその値で特徴選択を行うことを提案した。データとしてENRON CORPUSを用い、フィールドと単語の重み付けの違いの比較実験を行い、提案手法の有効性を確認した。
- 2005-07-22
著者
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