多値文書分類のための情報理論的基準による2元符号語表の構成法

• Item type: Trans(1)
• 公開日: 2020-03-25
• タイトル: 多値文書分類のための情報理論的基準による2元符号語表の構成法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Binary Codeword Table for Multilevel Document Classification Using Information Theoretic Criterion
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [オリジナル論文] 多値分類問題，相互情報量，情報量的基準，2元符号語表，Error-Correcting Output Codes（ECOC）法，Exhaustive Code，情報理論，二値判別器
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 早稲田大学
• 著者所属: 電気通信大学
• 著者所属: 早稲田大学
• 著者所属: 早稲田大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Waseda University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): The University of Electro-Communications
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Waseda University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Waseda University
• 著者名: 雲居, 玄道; 八木, 秀樹; 後藤, 正幸; 平澤, 茂一
• 著者名(英): Gendo, Kumoi; Hideki, Yagi; Masayuki, Goto; Shigeichi, Hirasawa
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 多値分類器の構成法の1つに符号理論の枠組を導入した誤り訂正符号に基づく多値分類法がある．本研究では，この枠組に基づく多値分類器の構成に対し，分類誤り率に対して性能の良い符号語構成法を検討する．実データによる実験結果では，冗長な判別器を削除して得られるすべての二値判別器の組合せを並べたExhaustive Codeよりも短い符号長において性能の良い構成が存在する．分類誤り率という点においては，個々の二値判別器の誤り率の非対称性や非定常性などの分類性能だけでなく，二値判別器間の相関も非常に重要な要因になっており，組合せによって全体の分類誤り率は大きく左右される．そこで，二値判別器の相関という視点を導入し，情報理論的基準に基づいた良い組合せの選択法を提案し，符号語の構成法を示す．また，ベンチマークデータを用い，その有効性を検証する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: A multilevel classification method based on error-correcting codes in a framework of coding theory is one of the powerful construction methods of a multilevel classifier. In this study, we examine the performance for classification error of codeword construction methods for multilevel classifier based on this framework. In fact, there is a configuration with good performance at a code length shorter than the Exhaustive Code in which all combinations of binary discriminators are applied. In terms of classification performance, there are correlations among binary discriminators, and the overall performance depends on the combination of binary discriminators. Therefore, a viewpoint of correlation among binary discriminators is introduced, and search methods based on information theoretic criterion for a good combination of binary discriminators are proposed. We use benchmark data to verify their effectiveness.
• 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: AA11464803
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌数理モデル化と応用（TOM）; 巻 13, 号 1, p. 1-12, 発行日 2020-03-25
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7780
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会