OCRによる文字認識誤りを考慮した重み付きトピックモデルに関する検討
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概要
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近年,スキャナの普及により,紙媒体の文書の電子化が急速に進んでいる.しかし,大量の電子化文書に対して個々にタグ付けやフォルダ分けを行うことは,時間や労力の面から困難である.そこで,スキャナにより自動で取り込まれた電子化文書に対し,OCR (光学文字認識) から得られるテキスト情報を用いて,分類・検索を行うシステムが有用であると考えられる.本稿では,LDA (潜在的ディリクレ配分法) を用いて,文書間の関係を抽出する手法について検討する.LDA は,OCR の認識率が低い場合にはその性能が低下することが報告されている.本稿では,単語の認識に対する信頼度を定義し,その信頼度に基づいて LDA における各単語の重み付けを行う手法を提案する.信頼度の妥当性を予備実験において確認したのち,実際の OCR 文書分類の実験を行い,提案手法により文書分類性能が向上することを示す.
- 2013-02-20
著者
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