Order SVM : 一般化順序統計量に基づく順位付け関数の推定(<特集>情報論的学習理論論文小特集)
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概要
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本研究では,未知の順序集合から取り出されたサンプルが与えられたときに,その順序と整合する順位付け関数を推定する「順位付け関数の学習問題」を取り上げる.既存の手法では,学習の結果得られる順位付け関数が何の推定量であるかが不明であるという問題が存在する.本論文では,(1)一般化順序統計量という新たな統計量を提案し,その分布関数が順位付け関数の一つであることを示すとともに,(2)その分布関数の推定法としてOrder SVMという学習手法の提案を行う.人工データ及び重要文抽出データを用いた実験で従来手法との比較を行った結果, Order SVMは高い性能を示し,既存手法のようにデータの種類依存して性能が大きく変わることもないという結果が得られた.
- 2003-07-01
著者
-
賀沢 秀人
日本電信電話(株)コミュニケーション科学基礎研究所
-
平尾 努
日本電信電話株式会社 Ntt コミュニケーション科学基礎研究所
-
前田 英作
NTTヒューマンインタフェース研究所
-
前田 英作
日本電信電話(株)コミュニケーション科学基礎研究所
-
賀沢 秀人
日本電信電話株式会社nttコミュニケーション科学基礎研究所
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