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アイテム
高次元圧縮空間の対話的手法による次元縮小
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/47780
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/47780ae715fde-dae3-4adf-9124-757ac24eba29
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2007 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) | |||||||
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公開日 | 2007-09-25 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | 高次元圧縮空間の対話的手法による次元縮小 | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | An Interactive Technique for Feature Space Dimension Reduction | |||||||
言語 | ||||||||
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 | ||||||||
電気通信大学大学院情報システム学研究科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
電気通信大学大学院情報システム学研究科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
電気通信大学大学院情報システム学研究科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
電気通信大学大学院情報システム学研究科 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Information Systems, University of Electro-Communications | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Information Systems, University of Electro-Communications | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Information Systems, University of Electro-Communications | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Graduate School of Information Systems, University of Electro-Communications | ||||||||
著者名 |
山崎, 啓介
× 山崎, 啓介
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著者名(英) |
keisuke, YAMAZAKI
× keisuke, YAMAZAKI
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | 高次元特徴空間を用いるテキスト分類等において不必要な次元軸を排除することは計算量などの面から重要な問題である.この問題を解決するためには不要と考えられる次元を見出し,類性能を保つ範囲でその次元を削除していくことを繰り返せば良い.本稿では,まずテキストをその圧縮率ベクトルに着目して特徴付ける方式を示し,そこでの次元縮小法と次元縮小に必要なパラメータ設定を支援する指標関数を提案する.指標関数を参考にしながら対話的に次元縮小を行うことで,分類精度を保ったまま約 50 %の次元縮小が可能となった. | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | When text classification is implemented in high-dimension space, removing unnecessary dimensions becomes important to reduce computation cost. This problem can be solved by finding out unnecessary dimensions and removing them , keeping the classification power of the space. In this paper, we express texts by compression ratio vectors. After introducing it, we propose an interactive dimension reduction method with an index function. The index function is used to judge whether reduction should be continued or not. By removing unnecessary dimensions by using the interactive processing , we clould achieve 50% dimension reduction while keeping the classification accuracy of the space. | |||||||
書誌レコードID | ||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
収録物識別子 | AN10115061 | |||||||
書誌情報 |
情報処理学会研究報告自然言語処理(NL) 巻 2007, 号 94(2007-NL-181), p. 35-40, 発行日 2007-09-25 |
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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 |