文脈木重み付け法を用いた文書分類
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概要
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文書分類問題は,ベクトル空間モデルやサポートベクターマシンなど様々な手法により研究されてきた.一方,優れたデータ圧縮法として文脈木重み付け法が提案されており,これを文書分類に適用する手法が提案されている.本研究では,各カテゴリ中の文書がそれぞれ同一の確率モデルから生起することを仮定し,文脈木重み付け法を用いた文書分類手法を検討する.また新聞データを用いた計算機実験を行い,正分類率によりその有効性を示す.
- 2011-11-02
著者
-
小林 学
湘南工科大学工学部情報工学科
-
池上 裕之
湘南工科大学
-
小林 学
湘南工科大学
-
坂下 善彦
湘南工科大学工学部情報工学科
-
坂下 善彦
湘南工科大学
-
小畑 智広
湘南工科大学大学院工学研究科電気除法工学専攻
-
小畑 智広
湘南工科大学大学院工学研究科電気情報工学専攻
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