複数の構成要素データを扱う多クラス分類器の半教師あり学習法
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概要
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テキストとリンク等を含むWebページのように,複数の構成要素からなるデータの多クラス単一ラベル分類問題に対して,生成モデル・識別の両アプローチのハイブリッドに基づく分類器の半教師あり学習法を提案する.提案法では,それぞれの構成要素のために,個別に生成モデルを設計するとともに,ラベルありデータが少数であることに起因する生成モデルの学習の偏りの影響を緩和するためのモデルを導入する.さらに,最大エントロピー原理に基づいてこれらのモデルを統合することにより分類器を構築する.リンク等の付加情報を含むテキストデータの分類実験により,生成モデルであるナイーブベイズモデルと識別モデルである多項ロジスティック回帰モデルの半教師あり学習で類似の分類性能が得られる場合,提案法では両モデルより高い分類性能を得られることを確認した.また,提案法に基づき複数の構成要素を用いて分類器を設計することと,提案法で設計した分類器の学習に多数のラベルなしデータを用いることが高い分類性能を得るのに効果があることを確認した.
- 社団法人情報処理学会の論文
- 2007-10-15
著者
-
斉藤 和巳
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
-
上田 修功
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
-
斉藤 和巳
静岡県立大学経営情報学部
-
斉藤 和巳
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
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
-
斉藤 和巳
現在 静岡県立大学経営情報学部経営情報学科
-
上田 修功
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
-
上田 修功
日本電信電話株式会社
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