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J-GLOBAL ID：201702213722872884   整理番号：17A1792496

テキスト分類に向けた特徴遷移手法【JST・京大機械翻訳】

Feature Transfer Learning for Text Categorization

著者 (2件)： Zhao Shichen (山西大学計算机与信息技術学院,太原,030006) ,  Wang Wenjian (山西大学計算机与信息技術学院,太原,030006)
資料名： Shuju Caiji yu Chuli  (Shuju Caiji yu Chuli)
巻： 32  号： 3  ページ： 516-522  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1502A  ISSN： 1004-9037  CODEN： SCYCE4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 伝統的なテキスト分類法は訓練セットとテストセットの特徴語が同じ確率分布に従うと仮定しているが、実際の応用においては、以上の仮説に偏差があり、最終的な分類結果に影響を与える。この状況に対して、本論文では、移動学習を用いて、特徴語の移動量を計算することにより、訓練集中ベクトル空間モデルを修正し、最終的に訓練セットとテスト集中特徴語の分布確率を一致させた。提案した方法を中国語スパムフィルタリングと中・英語のページ分類に応用し、CHI統計特徴選択に基づいて特徴遷移を行い、実験結果により、新しい方法は特徴語分布の差異性を有効に除去でき、テキスト分類の各指標を明らかに向上させることができる。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 中国語 ,  確率分布 ,  *特徴選択 ,  英語 ,  学習
準シソーラス用語： スパムフィルタ ,  ベクトル空間モデル ,  特徴語 ,  *テキスト分類 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： text categorization ,  transfer learning ,  transfer volume ,  vector space model

分類 (1件)： 自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (3件)： テキスト分類 ,  遷移 ,  手法