部分木を素性とするDecision Stumps とBoosting Algorithm の適用(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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近年, テキスト分類タスクの多様化に伴い, 単語の集合(Bag-of-Word)を素性とする古典的手法では, 十分な精度を得にくくなっている. 精度向上には, テキストの構造(構文/レイアウト)を考慮する必要があるが, 恣意的に選択された部分構造のみを用いた手法が多い. 本稿では, 構造を考慮したテキスト分類(半構造化テキスト分類)に向け, 部分木を素性とするDecision Stumps と, それを弱学習器とするBoostingアルゴリズムを提案する. また. Tree Kernel を用いたSVMとの関連性,及び本手法の利点について言及する. 実データを用いた実験により, 提案手法の有効性を検証する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2003-10-30
著者
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