最大エントロピー原理に基づく付加情報の効果的な利用によるテキスト分類

• 資料種別: 記事
• タイトル: 最大エントロピー原理に基づく付加情報の効果的な利用によるテキスト分類
• 著者・編者: 藤野 昭典; 上田 修功; 斉藤 和巳
• 著者標目: 藤野 昭典; 上田 修功; 斉藤 和巳
• タイトル（掲載誌）: 情報処理学会論文誌 = IPSJ journal
• 巻号年月日等（掲載誌）: 47(10) 2006.10
• 掲載巻: 47
• 掲載号: 10
• 掲載ページ: 2929～2937
• 掲載年月日（W3CDTF）: 2006-10
• ISSN（掲載誌）: 0387-5806
• ISSN-L（掲載誌）: 0387-5806
• 出版事項（掲載誌）: 東京 : 情報処理学会
• 出版地（国名コード）: JP
• 本文の言語コード: jpn
• NDLC: ZM13
• 対象利用者: 一般
• 所蔵機関: 国立国会図書館
• 請求記号: Z14-741
• 連携機関・データベース: 国立国会図書館 : 国立国会図書館雑誌記事索引; https://ndlsearch.ndl.go.jp
• 書誌ID（NDLBibID）: 8540651; http://id.ndl.go.jp/bib/8540651
• 整理区分コード: 632

• 要約等: Web ページのリンク情報など，本文の他に付加情報を含むテキストデータの分類問題のために，付加情報を同時に用いて高精度な多クラス分類器を設計する手法を提案する．この問題に対して，従来の確率的アプローチでは，生成，識別の各アプローチと，生成，識別アプローチのハイブリッドに基づく分類器が提案されてきた．...