学習データのクラスタリングを用いた文書分類(手法検討,ライフログ活用技術,オフィス情報システム,ライフインテリジェンス)
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概要
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単語の意味表現としての概念ベクトルを用いた文書分類においては、カテゴリごとに正例文書群を用意し、該カテゴリの特徴ベクトルを、正例文書ベクトル群の重心として表す。本稿では、カテゴリごとに正例文書群をクラスタリングし、得られたクラスタごとに特徴ベクトルを生成することにより、分類精度が向上することを報告する。また、サポートベクタマシンと比べ、より高速な分類を実現できることを示す。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2009-02-26
著者
-
内山 俊郎
日本電信電話株式会社NTTサイバーソリューション研究所
-
別所 克人
日本電信電話株式会社NTTサイバーソリューション研究所
-
内山 匡
日本電信電話株式会社NTTサイバーソリューション研究所
-
内山 俊郎
日本電信電話株式会社サイバーソリューション研究所
-
内山 俊郎
NTTサイバーソリューション研究所
-
別所 克人
日本電信電話株式会社サイバーソリューション研究所
-
内山 匡
日本電信電話株式会社サイバーソリューション研究所
-
内山 俊郎
日本電信電話株式会社 サイバーソリューション研究所
-
内山 匡
日本電信電話株式会社 NTT サービスエボリューション研究所
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