特許
J-GLOBAL ID：201703017270214817

2値分類学習装置、2値分類装置、方法、及びプログラム

発明者：
藤野 昭典

藤野 昭典 について

, 
上田 修功

上田 修功 について


出願人/特許権者：
日本電信電話株式会社

日本電信電話株式会社 について


代理人 (1件)： 特許業務法人太陽国際特許事務所
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2016-004441
公開番号（公開出願番号）：特開2017-126158
出願日： 2016年01月13日
公開日（公表日）： 2017年07月20日
要約：
【課題】正例と負例の数の差が大きい場合であっても、精度よく2値分類をすることができるスコア関数を学習する。【解決手段】スコア計算部32が、ラベルなしサンプルの各々について、評価値モデルと、正例のデータの生成確率モデルと、負例のデータの生成確率モデルとを用いて、ラベルなしサンプルが前記正例のデータであるか否かを示すスコアを計算する。評価値モデル計算部34及び生成確率モデル計算部36が、ラベルなしサンプルの各々についてのスコアと、ラベルありサンプルと、ラベルなしサンプルとに基づいて、評価値モデルを計算し、正例のデータの生成確率モデル及び負例のデータの生成確率モデルを計算する。収束するまで、スコア計算部32、評価値モデル計算部34、及び生成確率モデル計算部36を繰り返す。【選択図】図2
請求項（抜粋）：
特定の種別に関連する正例のデータであるか前記特定の種別に関連しない負例のデータであるかが与えられたラベルありサンプルと、前記正例のデータであるか前記負例のデータであるかが未知のラベルなしサンプルとからなる訓練データに基づいて、2値分類のためのスコア関数を学習する2値分類学習装置であって、 前記ラベルなしサンプルの各々について、正例のデータであるか否かを示す値を出力する関数を用いて表される評価値モデルと、正例のデータの生成確率モデルと、負例のデータの生成確率モデルとを用いて、前記ラベルなしサンプルが前記正例のデータであるか否かを示すスコアを計算するスコア計算部と、 前記スコア計算部によって計算された前記ラベルなしサンプルの各々についての前記スコアと、前記ラベルありサンプルと、前記ラベルなしサンプルとに基づいて、前記評価値モデルを計算する評価値モデル計算部と、 前記スコア計算部によって計算された前記ラベルなしサンプルの各々についての前記スコアと、前記ラベルありサンプルと、前記ラベルなしサンプルとに基づいて、前記正例のデータの生成確率モデル及び前記負例のデータの生成確率モデルを計算する生成確率モデル計算部と、 予め定められた収束判定条件を満たすまで、前記スコア計算部による計算、前記評価値モデル計算部による計算、及び前記生成確率モデル計算部による計算を繰り返させ、前記評価値モデルと前記生成確率モデルとを用いた前記スコア関数を出力する収束判定部と、 を含む2値分類学習装置。
IPC (3件)：
G06F 17/30 ,  G06N 99/00 ,  G06N 7/00
FI (4件)：
G06F17/30 210D ,  G06F17/30 350C ,  G06N99/00 153 ,  G06N7/00 150
引用特許：
出願人引用 (4件)
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審査官引用 (4件)
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