複数の構成要素データを扱う多クラス分類器の半教師あり学習法

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2007-03-03
• タイトル: 複数の構成要素データを扱う多クラス分類器の半教師あり学習法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Semi-supervised Learning of Multi-class Classifiers for Multi-component Data
• 言語: jpn
• 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: 日本電信電話株式会社ＮＴＴコミュニケーション科学基礎研究所
• 著者所属: 日本電信電話株式会社ＮＴＴコミュニケーション科学基礎研究所
• 著者所属: 日本電信電話株式会社ＮＴＴコミュニケーション科学基礎研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Communication Science Laboratories, NTT Corporation
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Communication Science Laboratories, NTT Corporation
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Communication Science Laboratories, NTT Corporation
• 著者名: 藤野, 昭典; 上田, 修功; 斉藤和已
• 著者名(英): Akinori, FUJINO; Naonori, UEDA; Kazumi, SAITO
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: テキストとリンク等を含むWebページのように，複数の構成要素から成るデータの多クラス単一ラベル分類問題に対して，生成モデル・識別の両アプローチのハイブリッドに基づく分類器の半教師あり学習法を提案する提案法では，それぞれの構成要素のために，個別に生成モデルを設計するとともに，ラベルありデータが少数であることに起因する生成モデルの学習の偏りの影響を緩和するためのモデルを導入する．さらに，最大エントロピー原理に基づいてこれらのモデルを統合することにより分類器を構築する.リンク等の付加情報を含むテキストデータの分類実験により，生成モデル，識別の各アプローチで類似の分類性能が得られる場合に，提案法では両アプローチより高い分類性能を得られることを確認した.
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: We present a method for semi-supervised learning of multi-class and single-label classifiers for multi-component data such as web pages consisting of text and links, based on a hybrid genera tive/discriminative approach: In our formulation, for each component, we design an individual genera tive model and introduce a model to reduce the effect of the bias associated with the generative model trained on few labeled samples. Then, we construct our classifier by combining these models based on the maximum entropy principle. In our experimental results for text classification using additional informa tion such as links, we confirmed that our classifier outperformed generative and discriminative classifiers especially when the performance of the generative and discriminative classifiers was comparable.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10505667
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）; 巻 2007, 号 19(2007-MPS-063), p. 17-20, 発行日 2007-03-03
• 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