最大マージン原理に基づく多重ラベリング学習(自然言語処理)
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概要
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本論文では, 与えられたカテゴリーの集合からアイテムが属するカテゴリーをすべて選び出す多重ラベリング問題に対し, Maximal Margin Labelingと呼ぶ新しい学習手法を提案する. 多重ラベリング問題においては, カテゴリーの任意の組合せ(ラベル)を独立したクラスとみなした多クラス分類学習を行うことにより, より精度の高いラベリングが実現できると期待される. しかし, 文書分類に代表される多重ラベリングの実問題においては, ラベル当りのサンプル数の減少に伴う過学習が問題となり, こうした試みは実際にはなされてこなかった. 提案手法では, 各ラベルを高次元空間に埋め込んだ後にその空間でのマージンを最大化することにより, 過学習を抑え精度の高い多重ラベリングを実現する. 実際に, Web文書の多重ラベリング問題を対象として, Parametric Mixture Model [1], BoosTexter [2], SVM [3], 最近傍法といった様々な種類の従来手法との比較実験を行い, 提案手法が従来手法と比較して高精度なラベリングをより少ない訓練データで実現できることを実証した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-11-01
著者
-
前田 英作
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人間情報研究部
-
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
-
磯崎 秀樹
日本電信電話(株)NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
磯崎 秀樹
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
-
平 博順
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
-
平 博順
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
磯崎 秀樹
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
-
泉谷 知範
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
-
平 博順
(株)NTT データ技術開発本部
-
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
-
前田 英作
Ntt
-
泉谷 知範
Ntt コミュニケーション科学基礎研
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