情報処理学会 第75回全国大会講演要旨

本研究では、文書データの自動カテゴリ分類を行うことを目的とする。分類手法は、
文書データのグラフ構造に従い、少量のラベルありデータからラベルなしデータの
ラベル推定を行う、グラフ構造に基づく半教師あり学習を用いる。文書間の類似度
グラフは、従来の表層情報に潜在情報を加えたものを使用する。また、PageRank
の概念を用いて、潜在情報に基づくラベルありデータのランキング付けを行い、
上位のデータをラベルありデータに採用することで、文書の潜在情報を考慮した
グラフに基づくテキスト分類手法を提案する。データセットには新聞記事
Reuters-21578を用い、実験を通じて他の手法との比較を示し、提案手法の
有効性を検討する。