予測尤度最大化に基づく誤分類サンプルの検出(ポスターセッション,第14回情報論的学習理論ワークショップ)
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概要
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多値分類の問題で,正しいカテゴリに分類されているサンプルと誤分類されているサンプルが混在するラベルありデータ集合の中から,誤分類サンプルを検出するための一手法を提案する.提案法では,各サンプルの対数尤度の重み和の最大化により得られる生成モデルを誤分類サンプルの検出に用いる.各サンプルに与える重みは,一点除外交差検定を用いて定義する予測尤度を最大化させるように学習させる.重みの導入により,生成モデルの学習に与える誤分類サンプルの悪影響が低減することを期待する.多項分布に基づくナイーブベイズモデルを用いて,テキスト分類問題で誤分類サンプルを抽出するための生成モデルを設計した.3つのテストコレクションを用いた評価実験で誤分類サンプルの順位付けの比較を行った結果,提案法では,ナイーブベイズモデルに一点除外交差検定法を単純に適用する場合より良い結果が得られることを確認した.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2011-11-02
著者
-
岩田 具治
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
藤野 昭典
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
岩田 具治
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
永田 昌明
日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所
-
藤野 昭典
NTTコミュニケーション科学基礎研究所
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