サポートベクタマシンを使った文書分類における仮想事例の利用 Using Virtual Examples for Text Classification with Support Vector Machines

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抄録

本論文では, サポートベクタマシン (SVMs) を使った文書分類において仮想事例 (virtual examples) がどのように性能を改善するかを調べる.ある文書から少量の単語を追加したり削除したりしても, その文書が属するカテゴリは変化しないとの仮定を置いて, 文書分類のために仮想事例を作る方法を提案する.提案手法をReuters-21758テストセットコレクションで評価した.実験により, 仮想事例はサポートベクタマシンを使った文書分類の性能向上に役立つことが確認できた.特に, 学習事例が少量の場合にその効果は顕著であった.

We explore how virtual examples (artificially created examples) improve performance of text classification with Support Vector Machines (SVMs).We propose techniques to create virtual examples for text classification based on the assumption that the category of a document is unchanged even if a small number of words are added or deleted. We evaluate the proposed methods by Reuters-21758 test set collection.Experimental results show virtual examples improve the performance of text classification with SVMs, especially for small training sets.

収録刊行物

  • 自然言語処理 = Journal of natural language processing  

    自然言語処理 = Journal of natural language processing 13(3), 21-35, 2006-07-10 

    一般社団法人 言語処理学会

参考文献:  23件

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各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    10018202708
  • NII書誌ID(NCID)
    AN10472659
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    ART
  • ISSN
    13407619
  • NDL 記事登録ID
    8048736
  • NDL 雑誌分類
    ZU8(書誌・図書館・一般年鑑--図書館・ドキュメンテーション・文書館)
  • NDL 請求記号
    Z21-B168
  • データ提供元
    CJP書誌  NDL  J-STAGE 
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