抄録

◎吉田幸平・大村英史・太原育夫（東理大）

近年，インターネット上にある膨大なデータを解析することで新たな知見を発見したり様々な技術への応用が可能であると期待され，そのための手法として機械学習が注目されている．機械学習を利用した自然言語処理の一つとして文書分類があるが，自然言葉の曖昧性や多様性により処理するデータ量は膨大である．ここでは，こうした問題点に対処するため，機械学習アルゴリズムの一つであるPassive-Aggressiveアルゴリズムを取り上げ，自然言語処理における次元の削減と精度の維持を目標として更新パラメータの改良を提案し，従来のパラメータを用いた場合との比較検討を行った．