多クラス文書分類問題におけるZiv-Merhav Crossparsingの適用と評価
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概要
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圧縮プログラムや符号化に基づくデータの類似度尺度について,テキスト文書への適用を中心に近年の研究を概観するとともに,Ziv-Merhav crossparsingと呼ばれる系列分解法と単純ベイズ法を組み合わせたテキスト分類法を新たに提案する.異なるタイプの分類問題を用いた実験により,従来のZiv-Merhav crossparsingや単純ベイズ法に対して,提案手法では分類性能の大幅な改善が得られることを示す.また,サポートベクタマシンやロジスティック回帰に基づく多クラス分類器をベースラインとして用いた比較により,Reuters-21578やTechTC-300のようにカテゴリが文書の話題に基づき設定される問題ではこれらの機械学習手法が優位であるが,論文著者の同定のようにカテゴリが文書の作成者に対応づけられる問題では提案手法が優位となる場合があることを示す.最後に,可変長Nグラムによる類似度尺度という観点から考察を加える.
- 2011-10-15
著者
-
相澤 彰子
国立情報学研究所
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相澤 彰子
国立情報学研究所コンテンツ科学研究系
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相澤 彰子
国立情報学研
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相澤 彰子
The University of Tokyo, UT:National Institute of Informatics, NII
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