F値最大化学習に基づく文書の多重ラベリング(機械学習)
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概要
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テキスト分類問題は,一般的に各文書に複数のラベルを付与する問題(多重ラベリング問題)として定義される。本稿では,機械学習アプローチに基づく多重ラベリング法に焦点を当て,モデル統合とF_1値最大化に基づく分類器設計法を提案する.提案法では,まず,データへのラベル付与の可否を判定する2値分類のためのモデルをラベル毎に複数個設計する.次に,これらのモデルを訓練データに対してF_1値を最大化させるように統合する.3つの実テキストデータセットを用いた実験により,提案法は,1つのデータに多くのラベルが付与され,多数のラベルの組合せが存在するデータセットに対して特に有用であることを確認した.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2007-09-25
著者
-
鈴木 潤
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
-
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
-
藤野 昭典
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
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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
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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
-
鈴木 潤
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
-
藤野 昭典
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
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