6R-1
確率分類ベクターマシンを用いた文書分類方式の検討
○池上裕之，阿部洋志，小林 学，坂下善彦（湘南工科大）
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．
近年Chenらにより確率分類ベクターマシンが提案されており，基本的な2値分類問題に対して従来の種々の手法よりも優れた結果が示されている．
そこで本研究では確率分類ベクターマシンを，文書分類問題に適用することを考える．このときカーネルにベクトル空間モデルの類似度を用いることにより，その有効性の評価を行う．
また確率分類ベクターマシンの繰り返しアルゴリズムにおいて，その逆行列計算を簡略化することにより，計算量を大幅に削減する手法を提案する．