@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00238497,
 author = {河本, 哲 and 秋光, 淳生 and 浅井, 紀久夫},
 issue = {4},
 month = {Aug},
 note = {インターネット広告の市場規模の拡大とともに，法規上あるいは倫理上問題のある広告が配信されるケースが発生してきており，不適切な広告文書を識別可能なシステムが望まれている．しかし機械学習モデルの識別結果を採用するためには，識別の性能だけでは無く，識別結果を人が解釈出来ることも重要な要素となる．アンサンブル学習モデルのひとつである AdaBoost は特徴選択機能を持ちつつ，識別式は交互作用の項を持たない加法的な式で表現される．そのため，識別能力と解釈性を両立可能なモデルを作成出来る見込みがある．本研究では，化粧品広告および健康食品広告を対象として，薬機法上問題のある文書を識別するモデルを作成し，識別理由の解釈に関する分析を行った．その際，広告文書の局所的な情報と出現単語の周期的な特性を捉えた特徴量として，ガボール関数を用いた文書ベクトルを考案した．ガボール関数のパラメータは進化計算により探索し，AdaBoost の弱識別器は複素数を取り扱えて汎化性能の高い複素サポートベクターマシンを用いている．},
 title = {複素サポートベクターマシンを弱識別器としたAdaBoostを用いた，進化計算による広告文書判別のための特徴探索および解釈},
 year = {2024}
}