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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2013-01-24 13:10 文脈木重み付け法を用いた半教師付き学習による文書分類 ○小畑智広・小林 学・坂下善彦（湘南工科大）  NLP2012-112 NC2012-102 |
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| 抄録 | （和） | 文書分類問題は，ベクトル空間モデルやサポートベクターマシンなど様々な手法により研究されてきた．一方，F.M.J.Willemsらにより提案された文脈木重み付け法（以下CTW法と略す）は非常に優れた圧縮性能を示す．このCTW法を自動分類へ応用する手法が提案されており，DNA解析などで大変良い性能を示すことが知られている．本研究では学習データ数が十分でない場合を想定し，CTW法を用いた文書分類に対して，カテゴリが未知のデータを用いた半教師付き学習を行う手法を提案する．また新聞データを用いた計算機実験を行い，正分類率によりその有効性を示す． |
| （英） | The Text Classification problem has been investigated by various techniques, such as a vector space model, a support vector machine and so on. On the other hand, Context-Tree Weighting(CTW) algorithm that has been proposed by F.M.J.Willems shows a very good compression performance. Automatic classification method applied to this CTW has been proposed, and it shows very good performance, e.g. DNA analysis. In this paper, we consider the semi-supervised leaning of the document classification for the case where the number of the learning data is not sufficient. Then we propose the semi-supervised learning methods using CTW algorithm. Moreover, the experimental results using a newspaper data set are shown, and we show the efficiency of proposed methods. | |
| キーワード | （和） | 文書分類 / 文脈木重み付け法 / データ圧縮 / 半教師付き学習 / / / / |
| （英） | Text classification / Context-Tree Weighting algorithm / Data compression / Semi-Supervised Leaning / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 112, no. 389, NLP2012-112, pp. 49-53, 2013年1月. | |
| 資料番号 | NLP2012-112 | |
| 発行日 | 2013-01-17 (NLP, NC) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NLP2012-112 NC2012-102 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC NLP |
| 開催期間 | 2013-01-24 - 2013-01-25 |
| 開催地（和） | 北海道大学百年記念会館 |
| 開催地（英） | Hokkaido University Centennial Memory Hall |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2013-01-NC-NLP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 文脈木重み付け法を用いた半教師付き学習による文書分類 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Text Classification Using Context-Tree Weighting Algorithm for Semi-Supervised Leaning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 文書分類 / Text classification |
| キーワード(2)（和/英） | 文脈木重み付け法 / Context-Tree Weighting algorithm |
| キーワード(3)（和/英） | データ圧縮 / Data compression |
| キーワード(4)（和/英） | 半教師付き学習 / Semi-Supervised Leaning |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小畑 智広 / Tomohiro Obata / オバタ トモヒロ |
| 第1著者 所属（和/英） | 湘南工科大学 (略称： 湘南工科大) Shonan Institute of Technology (略称： Shonan Inst. of Tech.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小林 学 / Manabu Kobayashi / コバヤシ マナブ |
| 第2著者 所属（和/英） | 湘南工科大学 (略称： 湘南工科大) Shonan Institute of Technology (略称： Shonan Inst. of Tech.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 坂下 善彦 / Yoshihiko Sakashita / サカシタ ヨシヒコ |
| 第3著者 所属（和/英） | 湘南工科大学 (略称： 湘南工科大) Shonan Institute of Technology (略称： Shonan Inst. of Tech.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2013-01-24 13:10:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | NLP2012-112, NC2012-102 |
| 巻番号（vol） | vol.112 |
| 号番号（no） | no.389(NLP), no.390(NC) |
| ページ範囲 | pp.49-53 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2013-01-17 (NLP, NC) |
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