文脈木重み付け法を用いた半教師付き学習による文書分類

摘要

文書分類問題は，ベクトル空間モデルやサポートベクターマシンなど様々な手法により研究されてきた．一方，F.M.J.Willemsらにより提案された文脈木重み付け法（以下CTW法と略す）は非常に優れた圧縮性能を示す．このCTW法を自動分類へ応用する手法が提案されており，DNA解析などで大変良い性能を示すことが知られている．本研究では学習データ数が十分でない場合を想定し，CTW法を用いた文書分類に対して，カテゴリが未知のデータを用いた半教師付き学習を行う手法を提案する．また新聞データを用いた計算機実験を行い，正分類率によりその有効性を示す．