テキスト分類問題におけるカテゴリ情報を用いた適応的距離学習に関する一考察(第15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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学習データの特徴を表現した行列の学習を行うメトリックラーニングの一手法として拡張余弦尺度が提案されている.しかしながら,拡張余弦尺度は学習データ全体に対し一つの行列を学習するものであり,カテゴリ毎にその特徴が大きく異なることが想定される文書データに対しては改善の余地がある.そこで,本研究ではカテゴリ単位に計量行列を学習する手法を提案すると共に,新聞記事データを用いたシミュレーションにより提案手法の有効性を示す.
- 2012-10-31
著者
-
石田 崇
早稲田大学メディアネットワークセンター
-
平澤 茂一
早稲田大学
-
平澤 茂一
サイバー大学
-
後藤 正幸
早稲田大学
-
三川 健太
早稲田大学大学院創造理工学研究科
-
平澤 茂一
早稲田大学理工学研究所
-
三川 健太
早稲田大学創造理工学研究科経営システム工学専攻
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