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저자정보
Yasunari MAEDA (Kitami Institute of Technology) Hideki YOSHIDA (Kitami Institute of Technology) Toshiyasu MATSUSHIMA (Waseda University)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS-SICE 2009
발행연도
2009.8
수록면
138 - 141 (4page)

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Document classification is one of important topics in the field of NLP(Natural Language Processing). In our previous research we’ve proposed a document classification method which minimizes an error rate with reference to a Bayes criterion. But when the number of documents in training data is small, the accuracy of the previous method is low. So in this research we propose a document classification method whose accuracy is higher than the previous method when the number of documents in training data is small.
#document classification #small training data #prior distributions #estimating data

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. DEFINITIONS AND PREVIOUS RESEARCH
3. PROPOSITION
4. EXPERIMENTS
5. CONCLUSION
REFERENCES

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