学習データが少量しかない場合の文書分類に関する一考察
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概要
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Document classification is one of important topics in the field of NLP (Natural Language Processing). In the previous research a document classification method has been proposed which minimizes an error rate with reference to a Bayes criterion. But when the number of documents in training data is small, the accuracy of the previous method is low. So in this research we use estimating data in order to estimate prior distributions. When the training data is small the accuracy using estimating data is higher than the accuracy of the previous method. But when the training data is big the accuracy using estimating data is lower than the accuracy of the previous method. So in this research we also propose another technique whose accuracy is higher than the accuracy of the previous method when the training data is small, and is almost the same as the accuracy of the previous method when the training data is big.
著者
-
吉田 秀樹
北見工業大学・情報システム工学科
-
前田 康成
北見工業大学・情報システム工学科
-
松嶋 敏泰
早稲田大学理工学術院
-
鈴木 正清
北見工業大学情報システム工学科
-
松嶋 敏泰
早稲田大学
-
前田 康成
北見工業大学
-
吉田 秀樹
北見工業大学
-
鈴木 正清
北見工業大学大学院工学研究科
-
鈴木 正清
北見工業大学
-
吉田 秀樹
北見工業大学情報システム工学科
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