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J-GLOBAL ID：201602257870781765   整理番号：16A1283633

結合スパース表現分類器およびサポートベクトルマシンを用いたテキスト分類【Powered by NICT】

Text classification using combined sparse representation classifiers and support vector machines

著者 (4件)： Sharma Neeraj (School of Computing and EE, Indian Institute of Technology Mandi, Mandi, H.P., India) ,  Sharma Anshu (School of Computing and EE, Indian Institute of Technology Mandi, Mandi, H.P., India) ,  Thenkanidiyoor Veena (Department of CSE, National Institute of Technology Goa, Ponda, Goa, India) ,  Dileep A. D. (Department of CSE, National Institute of Technology Goa, Ponda, Goa, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ISCBI  ページ： 181-185  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： テキスト分類は様々な領域における支配的なテキストコンテンツの巨大なリポジトリの管理における重要な課題である。本論文では,テキスト分類のための周波数ベースカーネルを用いた分類器ベーススパース表現分類器(SRC)とサポートベクトルマシン(SVM)を用いることを提案した。テキスト文書のための用語頻度(TF)表現を考察した。例のスパース表現はすべての訓練文書に対応するTFベクトルからなる過完備辞書を用いて求めた[1]。訓練テキスト文書に対応するTFベクトル表現の主成分を用いた辞書を播種することを提案した。SVMベースのテキスト分類器は,文書のTFベクトル表現に線形カーネルまたはGaussカーネルを用いた。TF表現は,非負,ヒストグラム表現である,ヒストグラム交差カーネル,カイ二乗(X2)核およびHellingerのカーネルのような周波数ベースカーネルを用いたSVMベースのテキスト分類器を構築することを提案した。分類器による分類例を他の分類器で正確に分類されたことを観察した。いろいろな分類器を利用するために,我々は,テキスト分類の性能を改善するための分類器を結合するための手法を導入した。テキスト分類のための提案したすべての手法の有効性を,二十のニュースグループコーパス上で実証した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 周波数 ,  *サポートベクトルマシン ,  ヒストグラム ,  *ベクトル ,  リポジトリ ,  線形性
準シソーラス用語： Gaussカーネル ,  *テキスト ,  *テキスト分類 ,  *スパース表現 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： スパース表現 ,  分類器 ,  サポートベクトルマシン ,  テキスト分類