AdaBoostと能動学習を用いたテキスト分類

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2001-11-20
• タイトル: AdaBoostと能動学習を用いたテキスト分類
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Text Categorization using Active Learning with AdaBoost
• 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: 富士通研究所
• 著者所属: 富士通研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Fujitsu Laboratories, Ltd.,
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Fujitsu Laboratories, Ltd.,
• 著者名: 塚本, 浩司; 颯々野, 学
• 著者名(英): Koji, Tsukamoto; Manabu, Sassano
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本稿では、テキスト分類のタスクに対し、AdaBoostを用いた能動学習の手法を適用した結果を報告する。対象文書としてReutesr-21578コレクションを用いたところ、能動学習なしのAdaBoostの精度を、約1/10の正解データ量で実現できた。また、文書の表現を語の出現回数を特徴値とするベクトルから、語が出現したかどうかのbinary値を特徴値とするベクトルに変えることにより、能動学習で観察されることのあるサンプル数の増加に伴う精度の劣化について考察した。
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In this paper, we describe an active learning method with AdaBoost on a text categorization task. This method reduces by as much as one tenth the amount of labeled data needed by AdaBoost without the active learning method for Reuters 21578 newswire articles. We also discuss phenomena that the accuracy of the categorization decreases when the size of training data increases by changing the value of feature vectors from continuous to binary.
• 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: AN10115061
• 書誌情報: 情報処理学会研究報告自然言語処理（NL）; 巻 2001, 号 112(2001-NL-146), p. 81-89, 発行日 2001-11-20
• 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