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J-GLOBAL ID：201802258461559883   整理番号：18A0257265

テキストカテゴリー化のための非類似性空間の結合【Powered by NICT】

Combining dissimilarity spaces for text categorization

著者 (3件)： Pinheiro Roberto H.W. (Centro de Informatica (CIn), Universidade Federal de Pernambuco (UFPE), Av. Jornalista Anibal Fernandes s/n, Cidade Universitaria 50740-560, Recife, PE, Brazil) ,  Cavalcanti George D.C. (Centro de Informatica (CIn), Universidade Federal de Pernambuco (UFPE), Av. Jornalista Anibal Fernandes s/n, Cidade Universitaria 50740-560, Recife, PE, Brazil) ,  Tsang Ing Ren (Centro de Informatica (CIn), Universidade Federal de Pernambuco (UFPE), Av. Jornalista Anibal Fernandes s/n, Cidade Universitaria 50740-560, Recife, PE, Brazil)
資料名： Information Sciences  (Information Sciences)
巻： 406-407  ページ： 87-101  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0636A  ISSN： 0020-0255  CODEN： ISIJBC  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： テキスト分類システムは文書を分類固定数事前定義カテゴリーへのように設計されている。バッグオブワードは文書を表現するために最も利用される方法の一つである。しかし,高い特徴に例えば比を持つ高次元スパースデータ行列を生成する。攻撃的特徴選択は,これらの欠点を軽減することができるが,そのような選択は分類器の性能を劣化させる。本論文では,非類似性表現と多重分類器システムに基づくテキストカテゴリー化のためのアプローチを提案した。組合せ非類似性空間(CoDiS),提案システムでは,異なる非類似性空間からのデータ上で訓練された多重分類器から構成されている。各非類似性空間は次元特徴に例えば比,スパース性を低下させることを元の空間の変換である。四十七テキスト分類データベースを用いた実験により,CoDiSは文献システムと比較して優れた性能を示すことが分かった。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： データベース ,  高次元 ,  *特徴選択
準シソーラス用語： スパース性 ,  多重分類器 ,  多重分類器システム ,  テキスト分類 ,  *非類似性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： テキストカテゴリー化 ,  多重分類器システム ,  非類似性表現

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (2件)： カテゴリー化 ,  非類似性