著者

高村 大也 松本 裕治

雑誌

情報処理学会論文誌データベース(TOD) (ISSN:18827799)

巻号頁・発行日

vol.44, no.SIG03(TOD17), pp.1-10, 2003-03-15

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Latent Semantic Indexing(LSI)などの次元圧縮手法による構成的帰納学習法を,サポートベクターマシン(Support Vector Machine,SVM)と組み合わせて文書分類に応用した場合の振舞いを論じる.SVM の分類能力は,通常用いられる次元圧縮では向上させることが困難である.しかし,次元圧縮手法により変換された文書ベクトルを素性として元のベクトルに追加することにより,その向上が可能であることを示す.実験では,次元圧縮に用いる未知データの量が十分大きい場合に精度改善が見られた.