文脈木重みづけ法を用いた文書分類の誤り確率について
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概要
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性能の良いデータ圧縮法として文脈木重みづけ法が知られており,これを用いた文書分類法が提案されている.本研究では各カテゴリの文書は1つの確率モデルから生起することを仮定し,新規テスト文書の文書長が有限の場合の分類誤り確率を評価する.このとき新規テスト文書に対する理想符号長の平均と分散を評価し,中心極限定理を用いることにより各カテゴリの分類誤り確率を近似する手法を提案する.
- 2011-11-02
著者
-
松嶋 敏泰
早稲田大学理工学術院
-
後藤 正幸
早稲田大学理工学術院
-
小林 学
湘南工科大学工学部情報工学科
-
平澤 茂一
サイバー大学IT総合学部
-
松嶋 敏泰
横浜商科大学
-
松嶋 敏泰
早稲田大学
-
後藤 正幸
武蔵工業大学環境情報学部
-
Hirasawa Shigeichi
Department Of Industrial And Management Systems Engineering School Of Creative Science And Engineeri
-
Hirasawa Shigeichi
Waseda Univ. Tokyo Jpn
-
Matsushima T
Waseda Univ. Tokyo Jpn
-
Matsushima Toshiyasu
Waseda Univ. Tokyo Jpn
-
平沢 茂一
三菱電機通信機製作所
-
平沢 茂一
早稲田大学理工学部工業経営学科
-
平澤 茂一
早稲田大学
-
小林 学
湘南工科大学
-
後藤 正幸
早稲田大学理工学術院創造理工学部経営システム工学科
-
後藤 正幸
早稲田大学創造理工学部
-
Matsushima Toshiyasu
Department Of Industrial And Management Systems Engineering School Of Science And Engineering Waseda
-
松嶋 敏泰
早稲田大学大学院理工学研究科
-
Hirasawa Shigeichi
School Of Creative Science And Eng. Waseda University
-
平澤 茂一
サイバー大学
-
後藤 正幸
早稲田大学
-
松嶋 敏泰
早稲田大学・応用数理学科
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