- 著者
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青山 俊弘
松本 昇吾
- 出版者
- 鈴鹿工業高等専門学校
- 雑誌
- 紀要 (ISSN:02865483)
- 巻号頁・発行日
- vol.41, pp.43-48, 2008
- 被引用文献数
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2
近年,インターネットの普及により,研究者は容易に論文の書誌情報を取得できるようになった。研究者はこれらのサイトから論文の書誌情報を自由に検索し取得することができる.しかし,公開される文献は日々増加し,今では非常に膨大な数となっているため,その中から必要な文献情報を取得することが困難となってきている.Support Vector Machine(SVM)は高次元特徴空間において線形関数を用いる学習システムであり,高次元特徴空間においてもトレーニングを非常に効率良く行えるよう工夫されている.本研究ではSVMを文献分類に適用し,論文情報の自動分類について検討した.