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単語の共起関係に基づく機械学習による文書分類
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/106777
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/1067778e6f07ef-f3a7-48f6-b2bc-1a6b5936ad05
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-EMB14035028.pdf (380.8 kB)
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Copyright (c) 2014 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2014-11-11 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 単語の共起関係に基づく機械学習による文書分類 | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| キーワード | ||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||
| 主題 | 分類・クラスタリング | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 鹿児島大学大学院理工学研究科 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 鹿児島大学大学院理工学研究科 | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Graduate School of Science and Engineering, Kagoshima University | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Graduate School of Science and Engineering, Kagoshima University | ||||||||||
| 著者名 |
福元伸也
× 福元伸也
× 渕田孝康
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 近年，ビッグデータと呼ばれる大規模データから有益な情報を抽出しようとする試みが広く行われており，テキストデータの解析に関する多くの研究がなされている．本研究では，シソーラスの分類語彙表を用いて，単語の特徴ベクトルである共起行列を生成する手法を提案する．出現単語のみによる共起行列を，単語の意味を考慮した分類語に変換することにより，共起行列の次元数が増大するのを抑えることができ，単語の特徴ベクトルをより的確なベクトルとして表現できる．また，得られた共起行列から分類を行うための学習器には，アンサンブル学習の 1 つであるランダムフォレストと大規模データに対して高度な分析が可能な機械学習フレームワークである Jubatus を用いた．実験では，ニュース記事のカテゴリ分類を行い，複数の学習アルゴリズムについて検証した． | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AA12149313 | |||||||||
| 書誌情報 |
研究報告組込みシステム（EMB） 巻 2014-EMB-35, 号 28, p. 1-5, 発行日 2014-11-11 |
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| Notice | ||||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||
| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
