統計的決定理論に基づく複数のクラスに属する文書の分類方法に関する一考察(情報通信基礎サブソサイエティ合同研究会)
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概要
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近年,人工知能の自然言語処理の分野において,複数クラスに属する文書の分類問題に関する研究が数多く行われている.文書の生成に確率モデルを採用した従来研究では確率モデルの未知パラメータの推定と文書分類という二つの問題に分けて検討しており,一つの統計的決定問題として定式化していない.また,文書内におけるクラスの変化も十分に表現できないモデルである.そこで,本研究ではクラスの変化が表現可能なモデルを採用し,統計的決定理論に基づき一つの統計的決定問題として定式化し直すことによって,誤り率をベイズ基準のもとで最小にする分類方法を導出するとともに,計算量を削減した近似アルゴリズムも提案する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-03-09
著者
-
吉田 秀樹
北見工業大学・情報システム工学科
-
前田 康成
北見工業大学・情報システム工学科
-
松嶋 敏泰
早稲田大学理工学術院
-
松嶋 敏泰
横浜商科大学
-
松嶋 敏泰
早稲田大学
-
藤原 祥隆
北見工業大学大学院・情報システム工学専攻
-
前田 康成
北見工業大学
-
吉田 秀樹
北見工業大学
-
藤原 祥隆
北見工業大学
-
吉田 秀樹
北見工業大学情報システム工学科
-
松嶋 敏泰
早稲田大学大学院理工学研究科
-
前田 康成
北見工大
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