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  1. 研究報告
  2. システムソフトウェアとオペレーティング・システム(OS)
  3. 2014
  4. 2014-OS-131

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/106805
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/106805
ba94d130-32e4-45b4-a944-6e9773292b99
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-OS14131028.pdf IPSJ-OS14131028.pdf (380.8 kB)
Copyright (c) 2014 by the Information Processing Society of Japan
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

福元伸也

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渕田孝康

× 渕田孝康

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 AN10444176
書誌情報 研究報告システムソフトウェアとオペレーティング・システム(OS)

巻 2014-OS-131, 号 28, p. 1-5, 発行日 2014-11-11
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
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Ver.1 2025-01-21 09:18:35.429458
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