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3D4-2in グラフに基づく半教師あり学習のための潜在情報を考慮したグラフ構成

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06月06日(Thu) 16:00〜17:40 D会場(-国際会議場203号室)
3D4 機械学習「機械学習-5」
06月05日(Wed) 13:10〜14:50 D会場(-国際会議場203号室)
203 インタラクティブセッション「インタラクティブセッション」

演題番号3D4-2in
題目グラフに基づく半教師あり学習のための潜在情報を考慮したグラフ構成
著者江里口 瑛子(お茶の水女子大学大学院 人間文化創成科学研究科 理学専攻)
小林 一郎(お茶の水女子大学大学院人間文化創成科学研究科理学専攻情報科学コース)
時間06月06日(Thu) 16:20〜16:40【一般口頭発表】
06月05日(Wed) 13:10〜14:50【インタラクティブ発表】
概要グラフに基づく半教師あり学習の精度は、データのグラフ構成の仕方に依存する。テキストデータを対象にしたグラフの重み辺には、これまで文書の表層的な類似度が多く採用されてきたが、本研究では、これに加えて新たに、文書間の潜在的な類似度を加えたものを採用し、この潜在情報を考慮したグラフ上でラベル伝搬法を行う。上記手法を、マルチラベルを有するテキストのカテゴリ分類に適用し、この手法の有効性を検討する。
論文PDFファイル