順位づけ学習問題 : 順位つきサンプルを用いた順序関係推定

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概要

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全順序を備えた未知の集合から取り出された順位つきサンプルを利用し,サンプル間の順序関係を推定する「順位づけ学習問題」について議論する.従来,ある順位を境にサンプルを正例と負例にわけ,SVMの学習を行ったのち,得られた識別関数の値で未知の事例に対する順位づけを行うという手法が提案されている.この手法は,実験的に高い精度を残すことが報告されているが,妥当性について理論的な説明を欠き,また,ある特定の順位の上下という粗い順序関係しか用いていないという点で,問題があった.そこで,本稿では,このSVMによる順序づけ手法の理論的な妥当性を検証するとともに,改善手法の一つとして,複数の順位を境として正例と負例にわけたサンプルから学習を行うRanking SVMの提案を行う.また,テキスト自動要約タスクにおける重要文抽出データと人工データを用いて,Ranking SVMと従来手法を比較した結果についても報告する.
社団法人電子情報通信学会の論文
2002-09-12

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