WEKO3
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語の出現予測によるテキスト分類のための有用な複合素性の獲得
http://hdl.handle.net/2261/28788
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名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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48066409.pdf (270.2 kB)
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|
Item type | 学位論文 / Thesis or Dissertation(1) | |||||
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公開日 | 2011-08-08 | |||||
タイトル | ||||||
タイトル | 語の出現予測によるテキスト分類のための有用な複合素性の獲得 | |||||
言語 | ||||||
言語 | jpn | |||||
キーワード | ||||||
主題 | テキスト分類 | |||||
主題Scheme | Other | |||||
キーワード | ||||||
主題 | 素性生成 | |||||
主題Scheme | Other | |||||
資源タイプ | ||||||
資源 | http://purl.org/coar/resource_type/c_46ec | |||||
タイプ | thesis | |||||
その他のタイトル | ||||||
その他のタイトル | Compund feature extraction for text categorization based on term occurrence prediction | |||||
著者 |
岡嶋, 穣
× 岡嶋, 穣 |
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著者所属 | ||||||
著者所属 | 大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻 | |||||
著者所属 | ||||||
著者所属 | Graduate School of Information Science and Technology Department of Information and Communication Engineering The University of Tokyo | |||||
Abstract | ||||||
内容記述タイプ | Abstract | |||||
内容記述 | テキスト分類においては文書をどう表現するかが重要な課題であり、語を個々に扱うだけではなく語同士を組み合わせることで高度な素性を生成する手法が様々に研究されている。本論文は語の出現の有無を分類器で予測することにより新たな複合素性を生成する手法を提案する。新聞記事コーパスで実験を行い、提案手法による素性が分類精度を向上させることを確かめた。 | |||||
書誌情報 | 発行日 2008-03 | |||||
日本十進分類法 | ||||||
主題 | 548 | |||||
主題Scheme | NDC | |||||
学位名 | ||||||
学位名 | 修士(情報理工学) | |||||
学位 | ||||||
値 | master | |||||
研究科・専攻 | ||||||
情報理工学系研究科電子情報学専攻 | ||||||
学位授与年月日 | ||||||
学位授与年月日 | 2008-03-24 |