アブストラクトを用いたSVMによる文献分類
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概要
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近年,インターネットの普及により,研究者は容易に論文の書誌情報を取得できるようになった。研究者はこれらのサイトから論文の書誌情報を自由に検索し取得することができる.しかし,公開される文献は日々増加し,今では非常に膨大な数となっているため,その中から必要な文献情報を取得することが困難となってきている.Support Vector Machine(SVM)は高次元特徴空間において線形関数を用いる学習システムであり,高次元特徴空間においてもトレーニングを非常に効率良く行えるよう工夫されている.本研究ではSVMを文献分類に適用し,論文情報の自動分類について検討した.
著者
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青山 俊弘
鈴鹿工業高等専門学校電子情報工学科
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松本 昇吾
鈴鹿工業高等専門学校電子情報工学科
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Aoyama Toshihiro
Department Of Electronic And Information Engineering Suzuka National College Of Technology
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Aoyama Toshihiro
Brain Science Institute Riken
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青山 俊弘
鈴鹿工業高等専門学校 電子情報工学科
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