カーネル関数によるカテゴリ構造のモデル化(分類、クラスタリング, 機械学習)(言語理解とコミュニケーション)
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概要
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カテゴリの事後確率を基にして構築されるTOP(Tangent vector Of the Posterior log-odds)カーネルの一つの特殊形を提案しそれを文書分類に適用する. 自然言語処理の, 文書分類を含むいくつかの二値分類タスクでは, 一般に負例(正例のカテゴリに属さないもの)は正例に比べて多く, またその性質も多様であることが多い. この事実を鑑みて, 我々は負例集合の確率モデルを, 正例と異なるカテゴリの混合モデルとみなすことにより, TOPカーネルを構成する. 我々のモデル化では, さらに各カテゴリの事後確率が一次元ガウス分布を用いて構成され, これによりカーネル関数の計算が効率的に行われる. 我々の実験では, 提案したカーネルは, 線形カーネルやPLSI (Probabilistic LatentSemantic Indexing)に基づいたフィッシャー・カーネルより高い精度を示した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-10-30
著者
-
松本 裕治
奈良先端科学技術大学院大学
-
高村 大也
東京工業大学精密工学研究所
-
高村 大也
東京工業大学 精密工学研究所
-
山田 寛泰
北陸先端科学技術大学院大学 情報科学研究科
-
山田 寛泰
北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科
-
高村 大也
東京工業大学
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