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J-GLOBAL ID：201002267114038813   整理番号：10A0869434

MCE学習法を用いた多クラスSVM最適化と話題推定への応用

MULTI-CLASS SVM OPTIMIZATION USING MCE TRAINING WITH APPLICATION TO TOPIC IDENTIFICATION

著者 (1件)： HAZEN Timothy J. (MIT Lincoln Lab., Massachusetts, USA)
資料名： Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing  (Proceedings. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing)
巻： 2010 Vol.7  ページ： 5350-5353  発行年： 2010年 
JST資料番号： E0316B  ISSN： 1520-6149  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： サポートベクトルマシン(SVM)は多種のテキストや音声の分類に用いられるが,従来の多クラスSVM学習法では,各クラスで1対全クラスの個別学習に起因する分類問題が生じていた。本稿では,この分類問題に対する多クラスSVMシステムの精度を改善するための識別誤り最小化(MCE)に基づく最適化法を提案し,電話会話における話題推定に適用した。その結果この最適化SVMシステムは,従来のSVM学習法に比して識別誤り率や等価誤り率性能に優れることを,実験結果にて確認した。

シソーラス用語： 音声理解 ,  *音声分析 ,  *サポートベクトルマシン ,  最適化 ,  会話 ,  誤り率 ,  音声認識
準シソーラス用語： SVM ,  話題

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： MCE ,  クラス ,  SVM ,  最適化 ,  話題 ,  推定 ,  応用