F-037 Sparse Substring Pattern Set Discovery using Linear Programming Boosting
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概要
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In this paper, we consider finding a small set of substring patterns which classifies the given documents well. We formulate the problem as 1 norm soft margin optimization problem where each dimension corresponds to a substring pattern. Then we solve this problem by using LPBoost and an optimal substring discovery algorithm. Since the problem is a linear program, the resulting solution is likely to be sparse, which is useful for feature selection. We evaluate the proposed method for real data such as movie reviews
- FIT(電子情報通信学会・情報処理学会)推進委員会の論文
- 2010-08-20
著者
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竹田 正幸
九州大学大学院システム情報科学研究院
-
竹田 正幸
九州大学大学院システム情報科学研究院情報学部門
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坂内 英夫
九大
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樫原 和昭
九大
-
畑埜 晃平
九大
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竹田 正幸
九大
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畑埜 晃平
九州大学大学院システム情報科学研究院
-
畑埜 晃平
九州大学大学院システム情報科学府
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