@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00040094,
 author = {池内, 淳 and 安形, 輝 and 石田, 栄美 and 野末, 道子 and 宮田, 洋輔 and 上田, 修一 and Atsushi, IKEUCHI and Teru, AGATA and Emi, ISHIDA and Michiko, NOZUE and Yosuke, MIYATA and Shuichi, UEDA},
 issue = {34(2007-FI-086)},
 month = {Mar},
 note = {機械学習におけるテキスト分類実験を行うためには、予め判定されたテストコレクションを必要とする。しかしながら、ラベル付きデータの作成については、その多大なコストの問題がしばしば指摘されてきた。本研究では、ウェブから日本語学術論文 PDF ファイルを自動的に判別・収集することを目的として、20 000件のラベル付きデータを学習集合とし、およそ 52 万件のラベルなしデータを実験集合とした自動判別実験を行った。また、複数の分類アルゴリズムによって学術論文であると判定されたファイルをプーリングすることによって、各々の手法の性能比較を行った。その結果、本実験環境におけるプーリング手怯の有効性が示された。, In machine learning study, we need to prepare test collections for conducting text categorization experiments. However, it has been frequently pointed out that constructing labeled data set is expensive and / or time-consuming. The purpose of this study is automatically identifying and collecting academic articles in Japanese PDF files on the Web. Then, we conducted the automatic detecting experiment using pooling method and compared the performance of various classifiers. Results confirmed applicability and usefulness of pooling method in this experimental environment.},
 title = {プーリング手法を用いた学術論文の自動判別実験},
 year = {2007}
}